我在做一些大数据计算MaxCompute怎么去有效控制mapper instance数量来提升性能？

没有一定可以控制mapper数量的方式，目前MaxCompute侧可以通过这两个参数间接控制一下，达到优化SQL的目的。参数设置的太大我理解会对任务有影响，一般需要针对具体任务调一调。不建议直接调最大，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

在大数据计算MaxCompute中，Mapper instance的数量通常是根据数据量和集群的规模来决定的。优化Mapper instance的数量可以提高性能，但也需要考虑集群的资源和限制。

以下是一些控制Mapper instance数量来提升性能的建议：

1. 根据集群规模和数据量来确定Mapper instance的数量。如果集群规模较大，可以尝试增加Mapper instance的数量来提高数据处理能力。但是，如果集群规模有限，增加Mapper instance的数量可能会使资源更加紧张，导致性能下降。
2. 考虑数据量和数据大小的分布。如果数据量较大且分布不均，可以尝试分批处理数据，并将每批数据分配给不同的Mapper instance进行处理。这样可以避免单个Mapper instance处理过多数据导致的性能瓶颈。
3. 优化Mapper instance的配置。可以尝试调整Mapper instance的内存、CPU等配置参数来提高性能。但是，需要注意不要将参数设置得太高，以免导致资源浪费和性能不稳定。
4. 考虑使用多个Reducer instance来分担处理负载。如果Mapper instance的数量过多，可以尝试增加Reducer instance的数量来分担处理负载，提高数据处理速度。

总之，控制Mapper instance的数量需要根据集群规模、数据量和数据分布等因素进行综合考虑。通过合理地配置Mapper instance和Reducer instance的数量和参数，可以实现大数据计算MaxCompute的性能优化。但是，需要注意不要过度配置参数，以免导致资源浪费和性能不稳定。

在MaxCompute中，mapper instance的数量主要受以下几个因素的影响：

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。

对于您的第二个问题，关于将所有参数都设置到最大是否有问题或限制，这取决于具体的场景。例如，如果您的集群资源非常充足，并且任务对时间要求不高，那么可以尝试将参数设置得更大，以便充分利用集群资源。然而，在大多数情况下，盲目地将所有参数都设置到最大并不一定能够带来最佳性能，反而可能导致资源浪费或者任务运行缓慢。因此，在设置参数时，应根据实际情况灵活调整，以达到最优效果。