大数据计算MaxCompute文件个数是20个，所以mapper的个数最多是20，只能少 不能多么？

在 MaxCompute 中，每个表或分区对应一个物理文件，每个物理文件可以有多个Mapper进行处理。因此，如果你的表有20个文件，那么理论上你可以设置最多20个Mapper来并行处理这些文件。

然而，需要注意的是，虽然你可以设置任意数量的Mapper，但是实际的并行度取决于你的硬件资源和数据分布。如果数据分布不均匀，可能会导致某些Mapper处理的数据量远大于其他Mapper，从而影响整体的并行效果。

在实际使用中，你可以通过实验来确定最佳的Mapper数量。你可以先设置较小的Mapper数量，然后逐渐增加，观察任务的运行时间和资源使用情况，找到最佳的并行度。

odps.stage.mapper.split.size小一点，odps.stage.mapper.mem大一点实时.odps.stage.mapper.split.size 默认就是256，设置成128试下吧，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

在MaxCompute中，Mapper的个数并不是直接由文件的个数决定的。实际上，Mapper的个数是由输入数据的大小和配置的切片大小共同决定的。

当一个任务提交时，MaxCompute会根据输入数据的总大小和切片大小来确定需要多少个Mapper。例如，如果输入数据的总大小为1GB，而切片大小设置为128MB，那么就会创建8个Mapper（1GB / 128MB = 8）。

因此，即使你的文件只有20个，但是如果这些文件的总大小很大，仍然可能会创建出很多的Mapper。相反，如果你的文件虽然有20个，但是每个文件都很小，那么最终创建的Mapper数量也可能会很少。

需要注意的是，Mapper的数量并不是越多越好。过多的Mapper会导致任务启动和运行的时间增加，从而影响任务的整体执行效率。因此，在实际使用中，需要根据具体的任务需求和数据规模，合理地设置切片大小和并发度，以达到最佳的性能。