odps的分析每次都很长时间，要半个小时以上，这个有办法提速么？

针对您提到的MaxCompute（ODPS）分析作业运行时间过长的问题，确实存在多种策略可以有效提升作业执行速度。以下是一些关键的优化方法：

1. 检查并优化SQL语句:

   • 确认是否存在低效的JOIN、GROUP BY或DISTINCT操作，这些可能导致数据膨胀。考虑调整JOIN条件和Join Key的合理性，避免笛卡尔积情况发生。
   • 避免使用如COLLECT_LIST、MEDIAN等可能引起全量中间数据保留的操作，这些操作会显著增加计算负担。

2. 调整并行度与资源分配:

   • 根据任务需求调整执行阶段的并行度，例如设置odps.stage.mapper.split.size、odps.stage.reducer.num以及odps.stage.joiner.num以适应作业规模，合理分配计算资源。

3. 优化UDF性能:

   • 如果使用了用户自定义函数(UDF)，确保其逻辑高效且无死循环。可以通过调整odps.function.timeout参数来延长超时时间，或者通过Logview监控UDF的日志输出，定位性能瓶颈。
   • 调整单次处理的数据行数odps.sql.executionengine.batch.rowcount，减少每次处理的数据量，可能会提高处理效率。

4. 利用查询加速功能:

   • 对于中、小规模数据量的查询，可以尝试启用MaxCompute查询编辑器的查询加速功能，将执行时间从分钟级缩短至秒级，但请注意该功能目前主要支持按量计费资源。

5. 管理分区策略:

   • 合理设计表的分区策略，确保查询时能够有效利用分区过滤，减少数据扫描范围。

6. 数据预处理与索引:

   • 在适用场景下，预先聚合或过滤数据，减少在线查询时的数据处理量。
   • 考虑数据特性，适当使用MaxCompute提供的索引功能，尽管直接创建索引在MaxCompute中不常见，但对于特定查询模式，合理的数据布局和预处理能显著提升效率。

7. 监控与日志分析:

   • 利用Logview工具深入分析运行慢的作业，特别是关注Task的I/O Records和StdOut日志，以便发现潜在的性能瓶颈和优化点。

结合上述策略，根据您的具体作业类型和数据特点进行针对性优化，可以有效提升MaxCompute作业的执行速度。