大数据计算MaxCompute为啥每个mapper执行起来都很慢?

问题分析

在MaxCompute中，Mapper阶段的执行速度受到多种因素的影响。根据您描述的情况，Mapper阶段被分为11个并发任务（Mapper），每个Mapper的分片大小为1MB，但执行速度仍然较慢。以下是可能导致该问题的原因及优化建议。

可能原因及解决方案

1. Mapper初始化开销过高

• 原因：即使分片大小设置为1MB，Mapper的初始化过程（如资源分配、环境准备等）仍然会占用一定的时间。如果数据量较小，初始化时间可能占总执行时间的较大比例，导致整体效率低下。
• 解决方案：
  • 增大单个Mapper处理的数据量，减少Mapper的数量，从而降低初始化开销的比例。可以通过以下命令调整分片大小：

    SET odps.stage.mapper.split.size=256;
    

    默认值为256MB，您可以根据实际数据量适当调大分片大小。

2. 数据倾斜或小文件过多

• 原因：如果输入数据存在大量小文件（例如小于1MB的小文件），每个Mapper可能需要处理多个小文件，增加了I/O开销和调度延迟。
• 解决方案：
  • 合并小文件，减少文件数量。可以通过以下方式实现：
    • 在数据写入阶段，使用INSERT OVERWRITE语句将数据重新组织为较大的文件。
    • 调整odps.sql.reshuffle.dynamicpt参数，避免动态分区生成过多小文件：

      SET odps.sql.reshuffle.dynamicpt=True;
      

3. UDF性能问题

• 原因：如果Mapper阶段包含用户自定义函数（UDF），且UDF实现效率较低，可能导致Mapper执行缓慢。例如，UDF可能存在死循环、内存溢出或处理逻辑复杂等问题。
• 解决方案：
  • 检查Mapper阶段是否包含UDF，并通过Logview查看UDF的执行时间和性能指标。
  • 如果发现UDF性能问题，可以尝试以下优化：
    • 使用内置函数替代UDF。
    • 优化UDF的evaluate方法，减少不必要的计算。
    • 调整UDF的超时时间：

      SET odps.function.timeout=3600;
      

4. 内存不足或GC频繁

• 原因：Mapper阶段的内存配置不足可能导致频繁的垃圾回收（GC），进而影响执行效率。
• 解决方案：
  • 增加Mapper的内存配置，减少GC频率：

    SET odps.stage.mapper.mem=2048;
    

    默认值为1024MB，您可以根据实际需求适当调大。

5. 并发度设置不合理

• 原因：虽然Mapper数量为11，但如果集群资源有限，可能导致Mapper任务排队等待资源，进一步延长执行时间。
• 解决方案：
  • 减少Mapper数量，避免资源争抢。可以通过增大分片大小来实现：

    SET odps.stage.mapper.split.size=512;
    

  • 或者直接限制Mapper的并发数：

    SET odps.stage.mapper.num=5;
    

6. SQL逻辑复杂度高

• 原因：如果SQL语句中包含复杂的计算逻辑（如多表JOIN、子查询等），可能导致Mapper阶段的计算负担加重。
• 解决方案：
  • 简化SQL逻辑，尽量减少Mapper阶段的计算量。
  • 将复杂计算拆分为多个步骤，分别执行。

总结与建议

根据上述分析，Mapper阶段执行缓慢的原因可能包括初始化开销过高、数据倾斜、UDF性能问题、内存不足、并发度设置不合理以及SQL逻辑复杂度高等。建议按照以下步骤逐步排查和优化：

1. 调整分片大小：增大odps.stage.mapper.split.size，减少Mapper数量。
2. 合并小文件：优化输入数据，减少小文件数量。
3. 检查UDF性能：通过Logview分析UDF的执行效率，并进行优化。
4. 增加内存配置：调整odps.stage.mapper.mem，避免内存不足。
5. 简化SQL逻辑：优化SQL语句，减少Mapper阶段的计算负担。

通过以上措施，可以有效提升Mapper阶段的执行效率。