在大数据计算MaxCompute中，有其他优化空间吗？
在大数据计算MaxCompute中，https://logview.aliyun.com/logview/?h=http://service.cn-s...LCJWZXJzaW9uIjoiMSJ9 这个任务执行很慢，大表关联小表，获取前13个月的数据，大表有5000万表，小表268万，已经加mapjoin了 
内存也加了，需要快10分钟，才计算出来，有其他优化空间吗？
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面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。在大数据计算MaxCompute中，如果任务执行很慢，可以考虑以下优化方法：
增加分区数：根据数据量和查询需求，适当增加大表和小表的分区数，以提高查询性能。
使用索引：为大表的关键字段创建索引，以加速查询速度。
调整mapjoin参数：根据实际需求，调整mapjoin的参数，如内存分配、并行度等，以提高查询性能。
优化SQL语句：检查SQL语句是否存在性能瓶颈，如子查询、连接操作等，尝试优化这些部分。
分批处理：将大表关联小表的操作分批进行，每次处理一部分数据，避免一次性处理大量数据导致内存不足或查询超时。
考虑使用其他大数据工具：如果以上方法仍无法满足性能需求，可以考虑使用其他大数据工具，如Hive、Impala等，它们可能提供更好的性能优化支持。
2024-01-24 13:34:36赞同 展开评论 打赏 -
可以把这个参数odps.sql.mapper.split.size 调小一些，让map阶段的并发大一些
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/optimize-sql-statements?spm=a2c4g.11186623.0.i12 此回答来自钉群“MaxCompute开发者社区1群”2024-01-23 22:55:17赞同 展开评论 打赏
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