大数据计算MaxCompute一个表我查询一部分数据，他这个内存是怎么算的呢？

在MaxCompute中，查询数据时的内存计算主要与以下几个因素相关：数据的读取方式、SQL执行计划、列式存储特性以及复杂数据类型的处理。以下是详细的说明：

1. 数据读取与压缩

MaxCompute采用列式存储，并对数据进行压缩存储。当您查询表中的部分数据时，系统会根据查询条件（如WHERE子句）定位到相关的列和分区，仅读取所需的列数据。由于数据是按列存储的，未被查询的列不会被加载到内存中，从而减少了内存占用。

• 压缩比的影响：MaxCompute的数据压缩比通常在5倍左右。如果查询的列具有较高的相似性（例如重复值较多），其压缩比会更高，解压时占用的内存也会相对较少。
• 分区过滤：如果表是分区表，查询时可以通过分区过滤减少数据扫描范围，进一步降低内存使用。

2. SQL执行计划与内存分配

MaxCompute的SQL引擎会根据查询生成执行计划，并为每个阶段（如Map阶段和Reduce阶段）分配内存。以下是一些影响内存分配的关键配置：

• 并发数设置：

  • 参数odps.stage.num可以修改指定任务下所有Worker的并发数。更高的并发数可能会增加内存需求，但能提升查询性能。
  • 如果SQL语句中使用了LIMIT，会限制LIMIT作用的Worker单并发运行，因此在设置并发数时应避免使用LIMIT。

• 复杂数据类型缓存：

  • 如果查询涉及复杂数据类型（如MAP、STRUCT、ARRAY等），MaxCompute会为这些列预先申请缓存。默认情况下，每列预留64 MB内存。
  • 如果复杂类型变量占用的空间较小，可以通过调整参数odps.sql.executionengine.coldata.deep.buffer.size.max来优化内存使用。例如：

  SET odps.sql.executionengine.coldata.deep.buffer.size.max=1048576;
  

  这将每列的缓存大小设置为1 MB。

3. 排序与分组操作

• GROUP BY：

  • 使用GROUP BY时，如果数据分布不均匀（即存在数据倾斜），可能会导致某些Worker的内存占用较高。为了优化内存使用，可以开启参数odps.sql.groupby.skewindata=true，使数据更加分散，但可能会降低压缩比。

• ORDER BY：

  • ORDER BY操作需要对数据进行全局排序，这会显著增加内存消耗。为了避免内存溢出（OOM），MaxCompute默认要求ORDER BY必须与LIMIT一起使用。
  • 如果确实需要放开LIMIT限制，可以通过以下方式关闭限制：

  SET odps.sql.validate.orderby.limit=false;
  

  注意：关闭此限制可能会导致单个执行节点的资源消耗大幅增加。

4. 动态分区与小文件问题

• 如果查询涉及动态分区，建议根据实际场景调整参数odps.sql.reshuffle.dynamicpt：
  • 设置为True可以避免拆分动态分区时产生过多小文件。
  • 如果生成的动态分区个数很少，建议将值设为False，以避免数据倾斜。

5. 文档参考

关于MaxCompute内存计算的具体细节，您可以参考以下文档： - SET参数说明：了解如何通过参数优化内存分配。 - DQL操作常见问题：详细说明了GROUP BY、ORDER BY等操作对内存的影响。 - 存储费用：介绍了数据压缩比和存储机制对内存使用的影响。

总结与建议

• 查询内存的计算与数据压缩、列式存储、SQL执行计划密切相关。
• 通过合理设置参数（如odps.stage.num、odps.sql.executionengine.coldata.deep.buffer.size.max等），可以优化内存使用。
• 对于复杂的查询操作（如GROUP BY、ORDER BY），需特别注意数据倾斜和内存溢出问题。

如果您有具体的查询场景或SQL语句，可以提供更多细节，我可以为您进一步分析和优化！