问题一：请教下大数据计算MaxCompute，这个jobs任务，有没有优化的方法呢？
请教下大数据计算MaxCompute，这个jobs任务，在这个节点一直卡在90%，跑一个多小时了，有没有优化的方法呢？ 
参考答案：
如果某些task执行的慢了，会启动backup的，backup和慢的哪个先执行完了，剩下的就会停止，停止的这个状态是interrupted。任务例行化实例有backups没有关系， 只要最后作业状态是结束的就可以。odps 会同时拉起很多fuxi instance 。backup是系统优化策略。运行慢的时候系统重新拉起一个新的task去运行，大概率是map数据分布不均匀，导致长尾的那个运行慢。另外如果是专有云，建议找驻场问问。
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问题二：大数据计算MaxCompute这两个ID为什么会被判断为同一个ID?
大数据计算MaxCompute这两个ID为什么会被判断为同一个ID? 
我看了下如果where条件换成字符串类型，就是正确的’
参考答案：
那可能是隐式转换导致的。我测试一下，转成了double。 
加cast 强转一下，或者数据类型要正确。
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问题三：大数据计算MaxCompute有没有其余方式来实现 ？
大数据计算MaxCompute有没有其余方式来实现 我的函数里面有限制?只能并发50去跑这个函数的逻辑 
我执行undo table tablename to jobid; 的sql报错了，这是因为原表的分区不存在了吗
参考答案：
没有这样的参数让资源一直保持一个数量级
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问题四：请问下大数据计算MaxCompute，分区表的分区被误删除了，能恢复吗?
请问下大数据计算MaxCompute，分区表的分区被误删除了，能恢复吗?
参考答案：
看下这个。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/backup-and-restoration?spm=a2c4g.11186623.0.i8
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问题五：我想要完成一个功能 问下使用dataworks或者maxcompute如何完成呀?
我想要完成一个功能 大数据计算MaxCompute 读取maxcompute中的某些数据 并且要求50个并发去处理这些数据 处理逻辑是请求第三方接口gpt 然后返回结果 写回maxcompute中 其中要求50个并发是必须的 问下使用dataworks或者maxcompute如何完成呀?
参考答案：
改这个odps.stage.mapper.split.size，另外是根据数据量来分片的
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