DataWorks使用python脚本往maxcompute写数据都是比较慢的吗？

在DataWorks中使用Python脚本向MaxCompute写入数据的性能问题，主要取决于数据处理方式和代码实现的具体方法。以下从多个角度分析可能导致写入速度较慢的原因，并提供优化建议。

1. 数据写入方式的选择

MaxCompute支持两种主要的数据写入方式：write_table() 和 open_writer()。这两种方式的性能差异较大：

• write_table()
  每次调用write_table()时，MaxCompute都会在服务端生成一个文件。这种操作的时间开销较大，且过多的小文件会降低后续查询效率，甚至可能造成服务端内存不足。
  优化建议：尽量避免频繁调用write_table()，而是通过一次性写入多组数据或传入一个Generator对象来减少文件数量。

• open_writer()
open_writer()默认将数据写入到Block中，这种方式比write_table()更高效，适合批量写入场景。
  推荐使用：如果需要高效写入大量数据，优先选择open_writer()。

2. 数据处理方式的影响

PyODPS提供了多种数据处理方式，但不同的处理方式对性能的影响显著：

• 拉取数据到本地处理（不推荐）
  如果使用to_pandas接口将MaxCompute中的数据下载到本地进行处理，再上传回MaxCompute，这种方式会彻底丧失MaxCompute的大规模并行计算能力。此外，单机内存限制可能导致OOM（Out of Memory）问题，尤其是在处理大规模数据时。
  重要提醒：请勿将全量数据下载到本地处理，这不仅低效，还可能违反DataWorks的资源限制。

• 提交到MaxCompute分布式执行（推荐）
  推荐使用PyODPS的分布式DataFrame功能，将主要计算任务提交到MaxCompute集群执行。例如，使用map或apply接口对数据进行处理，这些操作最终会被翻译成SQL并在MaxCompute集群中分布式执行，本地几乎没有内存消耗。
  优化建议：尽量利用PyODPS的分布式计算能力，避免在客户端节点上进行数据处理。

3. DataWorks环境的限制

DataWorks对PyODPS节点的运行环境有严格的资源限制，这可能影响写入性能：

• 内存限制
  PyODPS节点获取本地处理的数据不能超过50 MB，节点运行时占用内存不能超过1 GB。如果超出限制，任务会被系统中止。
  优化建议：避免在PyODPS任务中添加额外的Python数据处理代码，尽量将计算逻辑提交到MaxCompute执行。

• CPU和内存压力
  DataWorks为了防止对Gate Way造成压力，对PyODPS节点的CPU和内存使用都有严格限制。如果发现任务报错Got killed，表明内存使用超限。
  优化建议：尽量避免本地数据操作，通过PyODPS发起的SQL和DataFrame任务（除to_pandas外）不受此限制。

4. 调度与并发配置

在DataWorks中配置同步任务时，可以通过调整作业速率上限和并发线程数来优化写入性能：

• 作业速率上限
  在脚本中配置speed参数，设置是否进行限速以及并发线程数。例如：

  "speed": {
    "throttle": false,
    "concurrent": 1
  }
  

  • throttle：设置是否进行限速。
  • concurrent：设置离线同步任务内，可以从源并行读取或并行写入数据存储端的最大线程数。
    优化建议：根据实际需求调整并发线程数，以提高写入效率。

• 脏数据检查规则
  配置errorLimit参数，设置脏数据的最大容忍条数。例如：

  "errorLimit": {
    "record": "1024"
  }
  

  优化建议：合理设置脏数据容忍条数，避免因少量脏数据导致任务失败。

5. 其他注意事项

• Instance Tunnel的开启
  DataWorks上默认未开启Instance Tunnel，即instance.open_reader默认使用Result接口，最多只能获取一万条记录。如果需要获取更多数据，需手动开启Instance Tunnel。
  优化建议：通过设置options.tunnel.limit_instance_tunnel = False关闭Limit限制，确保能够获取全部数据。

• 第三方依赖包的限制
  DataWorks中执行的非自定义函数代码可以使用平台预装的Numpy和Pandas，但不支持其他带有二进制代码的第三方包。
  优化建议：尽量使用平台预装的库，避免引入不支持的第三方依赖。

总结与建议

在DataWorks中使用Python脚本向MaxCompute写入数据时，性能问题通常与数据写入方式、数据处理方式、环境限制以及调度配置有关。为提升写入效率，请遵循以下建议：

1. 优先使用open_writer()，避免频繁调用write_table()。
2. 充分利用MaxCompute的分布式计算能力，避免将数据下载到本地处理。
3. 遵守DataWorks的资源限制，避免内存和CPU超限。
4. 合理配置调度参数，如并发线程数和脏数据容忍条数。
5. 开启Instance Tunnel，确保能够获取全部数据。

通过以上优化措施，可以显著提升Python脚本向MaxCompute写入数据的效率。