大数据计算MaxCompute从odps 改大到512有一定提升，再往上该就不明显了。这是为什么呀？

odps.stage.mapper.mem，调大一些看看，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

在大数据计算MaxCompute中，每个instance默认的内存限制是256M，但是这个值可以根据需要进行调整。如果你将内存限制提高到512M，但是再继续增加时提升效果不明显，可能有以下原因：

1. 数据量大小：单个instance处理的数据量大小是有限的，即使你继续增加内存限制，当instance处理的数据量达到一定程度后，提升效果会逐渐减弱。这可能是由于内存限制增加到一定值后，数据的处理速度已经达到了极限。
2. 数据处理方式：MaxCompute在处理数据时，需要将数据加载到内存中进行处理。如果你的数据处理方式需要加载大量数据到内存中，即使增加内存限制，也可能会导致内存不足的问题。这时，你可以考虑优化数据处理方式，减少内存的使用。
3. 硬件限制：单个instance的硬件配置可能存在限制，例如CPU、硬盘等。这些因素可能会限制数据处理的速度和效率。如果你遇到硬件限制问题，可以考虑升级instance的硬件配置或者使用更多的instance来分担数据处理任务。
4. 系统负载：如果你的MaxCompute集群中有很多其他的任务在运行，可能会导致系统负载过高，影响数据处理速度。这时，你可以考虑优化任务调度策略或者增加MaxCompute集群的规模来提高数据处理能力。

总之，单个instance处理数据的能力是有限的，当内存限制增加到一定值后，提升效果会逐渐减弱。如果你想进一步提高数据处理能力，需要考虑优化数据处理方式、升级硬件配置、调整任务调度策略或者增加MaxCompute集群的规模等方法。

当您设置更大的分割大小时，MaxCompute将根据您的设置调整mapper的输入大小。在一般情况下，mapper会将输入数据分片为512MB大小。但是，如果您的数据小于512MB，那么mapper只会处理更小的数据块。
因此，在您的情况下，mapper会处理10MB大小的数据块，而不是512MB。这种情况常见于处理大量小型文件的情况，因为大型文件更容易被切分为较大的块。
如果您想要处理更大规模的数据，请尝试增加mapper的数量。这样做可以加快数据处理的速度。例如，可以尝试将mapper的数量增加一倍，以处理更大的数据块。但是，请注意，mapper数量过多会导致更多任务之间的竞争，从而降低整体的性能。