在MaxCompute中，每个M实例可以并行处理多个文件，因此理论上来说，将5个在MaxCompute中，每个M实例可以并行处理多个文件，因此理论上来说，将5个文件分配给5个M实例读取会比只使用1个M实例更快。然而，实际情况可能会受到多种因素的影响，导致比预期的慢。
以下是可能导致比读1个慢的一些原因：
网络传输延迟：当将数据从OSS传输到MaxCompute时，如果网络带宽有限或存在网络拥塞，可能会导致数据传输速度变慢。在这种情况下，即使使用多个M实例并行读取文件，由于网络传输的限制，整体读取速度可能仍然较慢。
磁盘I/O性能：当将数据从OSS读取到MaxCompute时，磁盘I/O性能可能会成为瓶颈。如果磁盘I/O性能较低，即使使用多个M实例并行读取文件，整体读取速度也可能受到限制。
M实例之间的通信开销：当使用多个M实例并行处理数据时，它们之间需要进行通信以协调任务和交换结果。这种通信开销可能会导致额外的延迟，从而影响整体性能。
数据倾斜问题：如果某个文件的数据量远远大于其他文件，那么分配给该文件的M实例可能需要更长的时间来处理数据。这可能导致整个任务的执行时间变长。
综上所述，虽然理论上将多个文件分配给多个M实例并行读取应该更快，但实际性能可能会受到多种因素的影响。为了优化性能，您可以考虑以下措施：
- 调整并发度：根据实际情况，适当调整每个M实例的并发度，以提高整体性能。
- 优化网络和磁盘性能：确保网络带宽足够并且磁盘I/O性能良好，以减少数据传输和读取的延迟。
- 处理数据倾斜问题：通过合适的分区策略和预处理步骤，减少数据倾斜对性能的影响。
- 监控和调优：定期监控任务的执行情况，并根据监控结果进行调优，以提高性能。
