DataWorks指定了split.size 为什么input 的 records还会如此不均等呢？

在DataWorks中，尽管可以通过设置split_size来控制Map任务的数据输入量，但在某些情况下，您可能会发现输入的records分布并不均匀。这可能是由于以下原因造成的：

1. 数据本身分布不均：如果原始数据集本身就存在分布不均的情况，即使设置了split_size，也无法完全保证每个split的数据量相等。
2. 数据处理逻辑：在数据处理过程中，如果使用了如split或split_part等函数对字符串进行拆分，这可能会影响records的最终分布。因为拆分操作可能会导致某些records的数据量增加。
3. 并行度和资源分配：在分布式计算中，并行度和资源分配也会影响数据处理的结果。如果资源分配不均或者并行度设置不合理，也可能导致records处理不均等。
4. 系统调度和执行：系统的调度和执行策略也可能影响数据的分布。例如，不同的任务可能会被分配到不同的节点上执行，节点的性能差异或者网络延迟等因素都可能导致records处理的不均衡。
5. split_size参数的影响范围：虽然split_size可以控制单个Map任务的最大数据输入量，但它并不能直接决定records的分布情况。它主要是用来控制每个Map任务处理的数据量，而不是确保数据在所有Map任务中均匀分布。

为了改善records的分布情况，您可以尝试以下方法：

1. 优化数据预处理：在数据处理之前，对数据进行预处理，尽量使得数据分布更加均匀。
2. 调整并行度：根据数据量和集群资源情况，合理设置并行度，以便更有效地利用资源。
3. 使用更高级的数据划分策略：如果可能，可以考虑使用更高级的数据划分策略，如基于数据内容的哈希划分，以实现更均匀的数据分布。
4. 监控和调整：在数据处理过程中，监控各个任务的执行情况，根据实际情况进行调整。

综上所述，虽然split_size是一个重要的参数，但它并不是唯一影响records分布的因素。在实际操作中，需要综合考虑多种因素，通过不断的测试和调整来优化数据处理流程。