大数据计算MaxCompute读取外部表速度非常慢，有什么方法可以提升效率么？

那有没有其他的可以筛选的列了，设置个条件，一部分一部分的写入，看一下时间。数据量大的话时间是会多一些

可以把这里的worker调多一些，没办法直接设置数量，可以通过odps.stage.mapper.mem和odps.stage.mapper.split.size间接控制一下，可以参考这个文档配置：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/flag-parameters?spm=a2c4g.11186623.0.i50#concept-2278178，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

如果MaxCompute读取外部表的速度较慢，可以尝试以下几种方法来提升读取速度：

1. 减少读取的字段数量。避免读取不必要的字段，可以节省内存和CPU资源，加快读取速度。
2. 增加分区数量。将大表分成多个小表，每个小表都有不同的分区，可以更快地定位和检索数据。
3. 使用索引。建立合适的索引，可以帮助MaxCompute快速查找所需数据。
4. 合理分配资源。调整MaxCompute的工作节点和任务优先级，使更多的资源用于读取外部表。
5. 使用数据预热功能。预先将数据加载到MaxCompute集群，缩短数据的读取时间。

数据计算MaxCompute读取外部表（数据在OSS GZ压缩）速度慢，可以尝试以下方法提高效率：

调整并发度：适当增加并发度可以同时读取更多数据，提高读取速度。但需要注意，并发度过高可能会增加系统负载和资源消耗。
调整批量大小：适当增加批量大小可以减少网络传输次数，提高读取速度。但批量大小过大可能会浪费系统资源，增加任务执行时间。需要根据实际情况进行调整。
使用异步方式：使用异步方式读取数据可以避免阻塞其他任务的执行，提高整体任务效率。但需要注意，异步方式可能会导致数据丢失或重复写入。需要根据实际情况进行选择。
优化OSS存储类型：根据数据特点选择合适的OSS存储类型可以提高读取速度和降低存储成本。例如，对于需要频繁访问的数据，可以选择标准存储类型；对于不经常访问的数据，可以选择低频访问存储类型。
优化MaxCompute查询语句：优化查询语句可以提高数据的读取速度和减少数据传输量。例如，使用分区表、索引等方式可以加速查询操作。
调整单个Mapper读取数据量的大小：在读取结构化数据时，可以通过设置odps.sql.mapper.split.size参数来调整每个Mapper读取Table数据的大小，以加速SQL执行。单位是MB。
将OSS大文件拆分为小文件：如果OSS外部表路径下的OSS文件只有一个，由于压缩方式下的非结构化数据不支持拆分，所以只能生成一个Mapper，导致处理速度较慢。建议在OSS对应的外部表路径下，将OSS大文件拆分为小文件，从而增加读取外部表生成的Mapper数量，提升读取速度。

以上方法仅供参考，建议根据实际情况选择适合的方法进行优化。