大数据计算MaxCompute datax如果上云后，这个性能是这样，差距太大了？

了解了一下背景。文档给出的速率是参考值。在实际同步任务中，字段的数量、数据类型、带宽的上限、都会对MaxCompute reader产生同步速率影响。
我建议找一张表，实际测试一下。 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

确实，DataX的ODPSReader和MC Tunnel在单并发性能上存在较大的差异。这主要是因为两者底层实现方式的不同。

ODPSReader是基于MaxCompute的Hadoop引擎实现的，它直接与MaxCompute的数据存储服务进行交互，因此具有更高的数据读取速度。而MC Tunnel则是一个基于HTTP协议的数据传输通道，它在传输数据时需要进行额外的网络开销，导致数据传输速度相对较慢。

这种性能差异可能会对您的大数据计算任务产生一定的影响。如果您的任务主要依赖于数据读取操作，那么使用ODPSReader可能会带来更好的性能表现。然而，如果您的任务主要依赖于数据处理和转换操作，那么使用MC Tunnel可能更适合您的需求。

为了解决这个问题，您可以考虑以下几种方案：

1. 优化您的数据处理和转换逻辑，以减少对数据读取操作的依赖。
2. 考虑使用其他云服务提供商提供的大数据计算服务，如阿里云的MaxCompute、腾讯云的CDH等，它们可能提供更高性能的解决方案。
3. 如果可能的话，尝试调整您的任务配置，例如增加并行度或调整任务调度策略，以提高整体性能。

你提到的DataX单并发OdpsReader的性能（50MB/s）和MaxCompute Tunnel单并发的性能（207KB/s）之间的差距确实较大。但是，这个差距可能并不是由于云环境本身造成的，而是由以下几个因素导致的：

1. 配置问题：

   • 确保你在使用DataX和Tunnel时都进行了正确的配置。例如，确保网络带宽、并发数、分区策略等设置合理，以充分利用系统的性能。

2. 数据大小和格式：

   • 数据的大小和格式会影响读取速度。如果数据块较大或者格式复杂，可能会降低读取速度。

3. 资源限制：

   • 在云环境中，资源可能会受到限制，如CPU、内存、网络带宽等。检查你的云服务实例是否有足够的资源来支持高性能的数据传输。

4. 负载均衡和并发控制：

   • DataX和Tunnel的性能可能会受到并发控制和负载均衡策略的影响。优化这些策略可以提高数据传输效率。

5. 测量方法和环境差异：

   • 确保你在比较性能时使用了相同的方法和环境。不同的测试条件可能会导致性能测量结果的差异。

6. 版本和优化：

   • 确保你使用的DataX和Tunnel版本是最新的，并且已经应用了最新的优化和补丁。

如果你在云环境中仍然遇到显著的性能下降，建议你联系阿里云技术支持，提供详细的测试环境、配置和性能数据，以便他们能够更准确地分析和解决问题。此外，也可以考虑以下优化措施：

• 提高DataX或Tunnel的并发数，以利用更多的系统资源。
• 将大文件划分为小文件进行传输，以减少单个任务的执行时间。
• 使用更高效的压缩格式来减少数据传输量。
• 根据数据访问模式优化表的分区策略和存储格式。