大数据计算MaxCompute里的mapper instance数量受哪些因素影响？

可以通过参数设置一下Map Worker的内存大小（odps.stage.mapper.mem） 或者 Map Worker的输入数据量（odps.stage.mapper.split.size），可以间接的控制每个Map阶段下Worker的数量

参考下这里：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/flag-parameters#section-h58-j3q-057，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

在MaxCompute中，Mapper Instance的数量可能受到以下几个关键因素的影响：

1. 输入数据的大小：处理的数据量越大，需要的Mapper Instance就可能越多。因此，大数据集可能会需要更多的实例来并行处理。

2. Mapper的复杂度：如果Mapper的运算逻辑复杂，那么可能需要更多的时间来处理每个数据项。在这种情况下，可能需要增加Mapper Instance的数量以加快处理速度。

3. 集群的规模：集群中的总计算资源（如CPU和内存）也会影响Mapper Instance的数量。如果集群规模较小，即使数据量大或者Mapper复杂，也无法支持大量的Mapper Instance。

4. 并发度：并发度即任务同时执行的个数，增加并发度可以提升任务的处理速度，但同时也需要考虑并发度过高导致的资源竞争和任务调度开销。

5. JVM内存设置：Mapper使用的JVM虚拟机的内存资源也会影响其性能和效率。

需要注意的是，调整这些参数并不一定总是提高性能的最佳策略。例如，如果Instance数量过多，可能会增加等待资源的时间以及初始化所需的时间，从而降低整体的执行效率。因此，在进行优化时，通常需要进行多次试验以找到最佳的资源配置方案。

在MaxCompute中，Mapper Instance的数量主要受到以下因素的影响：

1. 输入数据量：输入数据量越大，Mapper Instance的数量越多。这是因为每个Mapper Instance都需要处理一部分数据，所以当数据量增大时，就需要更多的Mapper Instance来处理。
2. Input Split的大小：Input Split是MaxCompute中的一个概念，它代表了Mapper Instance需要处理的一段数据。Input Split的大小越小，Mapper Instance的数量就越多。这是因为每个Mapper Instance只需要处理一段Input Split的数据，所以当Input Split的大小减小时，就需要更多的Mapper Instance来处理所有的数据。
3. mapreduce.job.maps参数：这个参数用于设置Map Task的数量，也就是Mapper Instance的数量。它的值可以手动设置，也可以由系统自动计算得出。通常情况下，这个参数不需要手动设置，因为系统会根据输入数据量和Input Split的大小自动调整Mapper Instance的数量。