大数据计算MaxCompute如何增加fuxi task的instance？

要增加MaxCompute中Fuxi任务的实例数，可以按照以下步骤进行操作：

1. 登录MaxCompute控制台。
2. 在左侧导航栏中选择"作业管理"。
3. 找到需要修改的Fuxi任务，并点击进入任务详情页面。
4. 在任务详情页面中，找到"运行配置"或"执行参数"等选项卡。
5. 在相应的配置项中找到"实例数"或"实例数量"等参数。
6. 修改该参数的值，将其增加到所需的实例数。
7. 保存修改后的配置信息。
8. 返回任务列表页面，重新提交或启动该Fuxi任务。

需要注意的是，增加实例数可能会增加任务的计算资源消耗和时间。因此，在增加实例数之前，请确保系统具有足够的资源来支持更多的计算任务。另外，具体的操作步骤可能因MaxCompute的版本和界面设计而有所不同，请根据实际情况进行调整。

这里看下https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/optimize-sql-statements?spm=a2c4g.11186623.0.i16 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

在阿里云MaxCompute中，Fuxi Task的instance数量并不是由用户直接配置的，而是由MaxCompute的资源管理和调度系统根据任务负载、数据规模、集群资源状况等因素自动确定的。

当你提交一个MapReduce类型的作业（即Fuxi Task）时，MaxCompute会根据输入数据的分区数、资源配置（如core instances和memory resources）以及任务的并行度等信息，动态地调度和分配实例（Instance）资源来执行任务。

如果你需要提高作业执行的并行度，可以从以下几个方面考虑：

1. 数据分区（Partitioning）：

   • 确保输入数据已经被合理地分区，更多的分区意味着更高的并行度，从而可能产生更多的Fuxi Instance。

2. 资源组（Resource Group）：

   • 在MaxCompute中，可以通过配置资源组来指定作业运行时所需的最大资源，比如worker的数量。

3. 任务配置（Task Configuration）：

   • 调整任务的资源配置，比如增加mapper或reducer的数量上限，但这通常需要根据数据规模和任务特点来综合评估。

4. 优化作业：

   • 优化作业逻辑，减少数据倾斜，提高每个task的工作效率，降低整体执行时间。

请注意，盲目增加实例数不一定能带来性能的提升，反而可能会因为资源碎片化、调度开销等原因影响性能。在实践中，应遵循MaxCompute的最佳实践，合理设计和配置任务，充分利用集群资源。