大数据计算MaxCompute如果我有1000个分区,但是每个分区没到100mb,有木有办法实现一个task读取2个分区这种?
在MaxCompute中,如果遇到需要读取大量小分区数据的情况,例如一个在MaxCompute中,如果遇到需要读取大量小分区数据的情况,例如一个数据查询SQL语句需要读取10000个分区,系统会为每一个分区都创建一个Instance。这可能导致实例数量过多,从而影响任务的运行效率。为了解决这个问题,您可以考虑从以下几个方面进行优化:
重新设计SQL,减少分区的数量。例如,可以通过分区裁剪、筛除不需要读的分区等方式来减少需要读取的分区数量。
将大作业拆分成多个小作业进行处理。这样可以将大量的小分区读取操作分散到多个任务中,从而减少单个任务的压力。
使用合并分区(Merge Partition)功能。MaxCompute SQL提供了合并分区的功能,可以将同一个分区表下的多个分区合并成一个分区,同时删除被合并的分区维度的信息,把数据移动到指定分区。
这个参数可以小一些。会间接增加map端的worker数量。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/flag-parameters?spm=a2c4g.11186623.0.i80#section-h58-j3q-057 我理解是可以限制任务期间产生的worker数,但是不能一定限制一个worker处理两个分区这种 ,此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”
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