问一下大数据计算MaxCompute表支持的最大的行数是多少？

在MaxCompute中，表的行数（即记录数）是由表的存储格式和存储引擎决定的，不同的存储格式和存储引擎支持的最大行数也不同。一般而言，MaxCompute支持的表的最大行数取决于以下因素：
存储格式：MaxCompute支持多种存储格式，包括文本格式、序列化格式、列式存储格式等。其中，列式存储格式（如ORC、RCFile）通常比其他格式具有更高的压缩比和更快的查询速度，能够有效提高表的存储和查询效率。因此，在使用MaxCompute时，建议尽可能采用列式存储格式来存储数据，以提高表的最大行数和性能。
存储引擎：MaxCompute支持多种存储引擎，包括MaxCompute Distributed File System（MDFS）、MaxCompute Object Storage Service（OSS）等。其中，MDFS是一种高性能、高可靠的分布式文件系统，可以实现海量数据的存储和访问；OSS是一种强大的云端对象存储服务，可以实现数据的快速上传和下载。在使用MaxCompute时，建议根据数据的大小和访问模式选择合适的存储引擎，以提高表的最大行数和访问速度。
计算资源：MaxCompute的计算资源是按需分配的，可以根据任务的大小和复杂度来动态调整计算资源的分配和使用。在使用MaxCompute时，建议合理规划计算资源，避免资源浪费和资源不足导致的任务失败或运行缓慢。

问题1：大数据计算MaxCompute表支持的最大行数取决于存储引擎和表的定义。一般而言，MaxCompute使用的是分布式存储和计算架构，可以处理海量数据。根据官方文档的说明，MaxCompute单张表的数据量可以达到PB级别（Petabyte，即百万GB）。但是具体的行数限制可能会受到其他因素的影响，例如表结构、列数以及数据类型等。

需要注意的是，尽管MaxCompute可以处理大规模的数据，但为了获得最佳性能和查询效率，还是建议根据实际需求设计合理的表结构、进行数据分区和索引等优化操作。

问题2：是的，对于大多数情况下，MaxCompute通常不需要手动进行分表和分库。MaxCompute使用分布式计算和存储技术来处理海量数据，自动对数据进行切片和分布式存储。您只需按照表的逻辑设计进行建表和数据导入操作，MaxCompute会自动将数据分布在集群中的不同节点上。

在MaxCompute中，您可以通过定义分区、分桶等方式来提高查询效率和优化数据访问。这些操作可以使得大数据的查询更加高效，并且无需手动进行分表分库操作。

需要注意的是，如果您有特殊的需求或者数据模型与分区规则不兼容，可能需要自行进行分表和分库的操作。但在大多数情况下，MaxCompute能够根据内部的存储和计算机制来处理和优化数据，无需手动拆分和管理表的细节。

针对问题1的回答：没有限制。针对问题2的回答：有分区就行。 此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”