生产模式，一般 一个任务多少并行度？ 数据量不大

在生产环境中，任务的并行度并不是一个固定值，而是根据具体的任务类型、数据量、系统资源以及业务需求来决定的。您提到的数据量不大，这意味着在资源充足的情况下，为了提高处理效率，理论上可以设置较高的并行度来加速任务执行。

并行度设定建议

1. 评估资源与需求：首先，需要评估您的系统资源（如CPU、内存和IO能力）以及任务的具体需求。如果资源充沛且任务之间没有强依赖关系，可以考虑增加并行度以充分利用计算资源。

2. 参考实践标准：在DataWorks等云服务中，对于Serverless资源组，最高支持并发执行200个实例，但这并不意味着每个任务都需要达到这个并行度。实际应用中，应根据任务的实际需求和资源限制来调整。

3. 逐步测试与优化：开始时，可以从较低的并行度（如5或10）开始设置，并通过监控任务执行时间、资源使用率等指标来逐步调优。逐渐增加并行度直到找到一个既能高效利用资源又不引起资源争抢的最佳值。

4. 考虑数据分片：对于数据处理任务，如果数据量虽然不大，但处理逻辑复杂或耗时较长，可以通过任务分片功能将数据拆分为多个小块并行处理，这可以在不大幅增加并行度的情况下提升处理速度。

注意事项

• 资源瓶颈：增加并行度可能会遇到CPU、内存或网络带宽等资源瓶颈，需确保系统整体资源不会过载。
• 任务依赖：若任务间存在依赖关系，盲目增加并行度可能不会带来效率提升，反而可能导致任务调度混乱。
• 成本考量：高并行度可能会增加云服务费用，尤其是在按量付费模式下，需综合考虑成本效益比。

综上所述，针对数据量不大的任务，在生产模式下的并行度设定应灵活调整，并结合实际情况进行细致的测试与优化。