1亿的数据量级 并行度 和chunk怎么设置合理

针对1亿数据量级的场景，合理设置并行度和chunk大小对于提高数据处理效率和资源利用率至关重要。以下建议基于提供的知识库资料：

并行度设置

1. 评估硬件资源：首先，了解您的系统硬件配置，包括CPU核心数、内存大小等，这是决定并行度上限的基础。

2. 避免过度并行：根据资料【2】，过多的Instance（即并行任务）会导致资源等待时间增加和初始化开销增大。因此，并行度并非越高越好。

3. 方法推荐：

   • 方法1：调整单个任务的数据输入量。使用命令SET odps.stage.mapper.split.size=<value>;来设定每个map task处理的最大数据量，默认为256MB。根据您的硬件能力，可以适当调大此值以减少Instance数量，但需确保单个task不会因数据过大而引起内存溢出。
   • 方法2：如果查询涉及特定表，可使用split size hint针对性调整，如SELECT ... /*+split_size(1)*/ ...;。这适用于需要精细控制特定表读取并行度的情况。
   • 综合考虑：结合表的大小、数据分布及计算密集程度，通过测试不同配置下的执行效率，找到最优并行度设置。

Chunk大小设置

• scan.incremental.snapshot.chunk.size：此参数决定了在增量快照模式下，每个chunk包含的行数，默认为8096行。对于1亿数据量，若希望平衡内存使用与处理速度，可以适当增加chunk大小，例如设置为更大的数值如100,000行，以减少内存中缓存的chunk数量，同时确保单个chunk处理时间足够长，避免频繁的上下文切换。

• 注意事项：增大chunk大小虽能减少内存压力和提升吞吐量，但也可能增加故障恢复时的数据丢失风险，因为每个chunk作为一个恢复点。因此，需要权衡数据安全性和性能之间的关系。

实施步骤简述

1. 初步设置：根据硬件配置，初步设定odps.stage.mapper.split.size至一个适中值，比如1GB，以减少Instance数量。
2. 测试与微调：运行测试作业，观察资源使用情况（CPU、内存）、执行时间和整体吞吐量，据此逐步调整并行度和chunk大小。
3. 特定表优化：对数据量大或访问频繁的表，使用split size hint进行精细化调整。
4. 监控与反馈：持续监控作业执行情况，根据实际表现进一步微调参数，直至达到最佳性能。

综上所述，合理的并行度和chunk大小设置依赖于具体的工作负载、硬件资源以及期望的执行效率。通过逐步测试和调整，可以达到既高效又稳定的处理效果。