在大数据计算MaxCompute中，如何增加reduce个数？

在MaxCompute中，要增加Reduce任务的个数，可以通过以下两种方式来实现：

1. 调整作业参数：可以通过设置作业参数来增加Reduce任务的个数。在执行MapReduce作业时，可以通过调整odps.mapred.reduce.tasks参数来指定Reduce任务的个数。例如，将该参数设置为需要的Reduce任务数量，如odps.mapred.reduce.tasks=1000，即可将Reduce任务的个数设置为1000。

   set odps.mapred.reduce.tasks=1000;
   

   请注意，具体可用的Reduce任务个数会受到集群资源的限制。如果集群资源不足以支持所需的Reduce任务个数，MaxCompute可能会自动调整任务数量以适应可用资源。

2. 使用分区功能：另一种方法是使用MaxCompute提供的分区功能来增加Reduce任务的个数。通过合理地设计表的分区，在查询时可以利用分区进行并行计算，从而实现更多的Reduce任务并行处理。

   例如，可以将数据按照某个字段进行分区，然后在查询时使用分区信息，这样可以对每个分区同时进行Reduce任务的运算。

在MaxCompute中，可以通过以下步骤增加reduce个数：

1. 登录到MaxCompute控制台。
2. 选择要修改的作业或任务。
3. 在作业或任务详情页面，找到“配置”选项卡。
4. 在“配置”选项卡中，找到“参数设置”部分。
5. 在“参数设置”部分，找到需要修改的参数，例如reducer_num（Reducer个数）。
6. 修改reducer_num的值，然后保存更改。
7. 重新运行作业或任务，新的Reducer个数将生效。

需要注意的是，增加Reducer个数可能会增加计算资源的需求，因此请根据实际情况合理调整Reducer个数。

在MaxCompute中，可以通过设置MapReduce作业的reduce任务个数来增加reduce的处理能力。默认情况下，单个Job的Reduce Instance个数为Map Instance个数的1/4，用户设定的数值将作为最终的Reduce Instance个数，有效范围是0到2000。

如果遇到处理数据量较大的情况，例如Reduce阶段比Map阶段慢很多时，可以适当提高这个设置。不过需要注意的是，尽管可以调整Reduce任务的数量，但MaxCompute会基于上游Fuxi Instance数量和SQL逻辑等因素，自动划分并发数，所以在某些情况下可能无法手动设置每个数据块对应的reduce任务数量。

odps.stage.reducer.num和odps.stage.reducer.mem可以设置下
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/flag-parameters?spm=a2c4g.11186623.0.i17#concept-2278178 。此回答整理自钉钉群：MaxCompute开发者社区1群