函数计算，我有个3000万条记录的excel表格，请问用什么服务处理比较好，能不能用fc开多个实例，

在阿里云函数计算（Function Compute）中处理大量数据的任务，可以采用以下方案：

1. 分批处理：将多个函数实例按行划分，并将每个函数实例分配到不同的行。您可以编写一个父函数，用于触发和管理子函数的调用。通过循环和并发调用，将数据分批发送给不同的函数实例进行处理。这样可以并行处理大量数据，提高处理效率。

2. 使用消息队列：将需要处理的行数据按照消息的形式发送到消息队列中，然后您可以编写一个消费者函数来从消息队列中读取数据并进行处理。这种方式可以实现解耦，减少函数之间的直接依赖，使处理过程更灵活可扩展。

同时，您还需要根据数据量、处理逻辑和函数计算的资源限制进行性能测试和调整。确保每个函数实例的计算资源足够处理指定的行数据，避免超时或资源不足的问题。

函数计算在某些方面有一些限制，例如每个函数的最长执行时间（默认5分钟），内存资源限制等。如果数据量较大或需要较长的处理时间，您可能需要调整函数计算的配置或考虑使用其他适合大规模数据处理的服务，如阿里云批量计算（Batch Compute）或阿里云数据集成（Data Integration）等。

函数计算来并行处理???

首先将Excel表格导入阿里云OSS存储中。

然后编写一个FC函数,用来处理表格的一行记录。

部署多个FC函数实例(根据实例内存/时限等调整合适的数量)。

使用Event Bridge给每个FC实例触发事件,传递一行记录的数据。

每个FC实例处理完毕后,将结果存储在OSS文件/数据库中。

主要优点是:

FC支持伸缩,可以同时部署成百上千个实例。
一个FC实例处理一部分记录,在分布式架构中性能最优。
Event Bridge可以根据实例数量,对行记录作划分后分发。
最后汇总各个FC实例的处理结果。
基本流程是:

将大表格导入OSS - 作为输入
创建FC函数,处理一条记录 - 构建处理逻辑
根据内存/时限部署多个FC实例 - 实现水平伸缩
Event Bridge给每个实例分发一部分记录 - 分发数据
FC处理后结果写回OSS/数据库 - 作为输出

可以考虑使用函数计算中的数据处理服务进行处理。函数计算支持使用Python、Java、Golang等多种语言进行数据处理，并且支持使用多个实例并行处理数据，可以提高数据处理的效率。
具体来说，您可以按照以下步骤进行操作：

将Excel表格上传到函数计算中，并使用Python、Java、Golang等语言编写数据处理代码。
将数据处理代码部署到函数计算中，并设置相应的参数，例如并发数、数据处理时间等。
在函数计算中启动多个实例，并将数据处理任务分配到不同的实例中进行处理。

处理包含3000万条记录的Excel表格可以是一个相对耗时的任务。在函数计算中，您可以考虑以下几种方法来处理这个任务：

1. 使用函数计算与其他云服务结合：将Excel表格上传到对象存储服务（如OSS），然后编写一个函数计算函数，使用适当的库或工具（如pandas、xlrd等）从对象存储中读取和处理数据。这种方法允许您利用函数计算的弹性和灵活性，并且可以方便地扩展到多个实例。

2. 批量处理：如果您的任务可以被切分成多个独立的子任务，您可以使用函数计算的异步调用功能，将任务分批发送给多个函数实例并行处理。例如，您可以将Excel表格按行或按列拆分成多个小块，然后每个函数实例处理其中一部分数据。这样可以提高处理速度和并发能力。

3. 弹性伸缩：函数计算具有自动弹性伸缩的特性，根据负载情况自动创建和销毁函数实例。通过配置适当的触发器和并发限制，您可以确保在需要的时候启动足够的函数实例处理任务。

可以，可以自己写处理逻辑。

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

函数计算有两种场景：

1.单实例单并发场景：同一实例同时只处理一个请求。
实际使用实例数=每秒请求数×请求处理时间（s）

假设预期每秒需处理10000个请求。如果平均每个请求处理时间为1s，那么所需的最大按量实例数为10000×1（s）=10000；如果平均每个请求处理时间为10 ms，那么所需的最大按量实例数为10000×0.01（s）=100。

2.单实例多并发场景：同一实例同时可处理多个请求。
实际使用实例数=每秒请求数×请求处理时间（s）÷单实例并发度

假设预期每秒需处理10000个请求，设置单实例并发度为10。如果平均每个请求处理时间为1s，那么所需的最大按量实例数为10000×1（s）÷10=1000；如果平均每个请求处理时间为10 ms，那么所需的最大按量实例数为10000×0.01÷10=10。

更多内容，请参见设置实例并发度。

对于你的大数据量excel表格，建议可以先通过其他方式拆分之后再通过配置函数计算多实例的方式提高处理效率。