MaxCompute中spark程序里查询和处理的数据量有限制吗？

MaxCompute中Spark程序查询和处理的数据量并没有明确的限制，但受到资源和配置的影响。

MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务，它支持用户以熟悉的开发方式提交运行Spark作业，以满足更丰富的数据处理分析场景。在MaxCompute中运行Spark程序时，可以通过Local、Cluster和DataWorks三种不同的运行模式来处理数据，每种模式都有其特定的资源配置和适用场景。具体来说：

1. 资源分配：Spark作业的资源分配会影响其处理数据的能力。合理设置Spark资源并行度，即分配给Spark作业的executor数量和每个executor的核心数，可以优化作业的执行效率。
2. 资源调优：为了保证Spark任务正常运行并最大化资源利用，进行资源调优是非常重要的。这包括对内存、CPU等资源的合理分配和管理，以及对Spark作业的配置参数进行调整。
3. 成本控制：在进行大数据处理时，成本是一个需要考虑的因素。通过资源调优，可以在保证任务性能的同时降低成本。

总的来说，MaxCompute Spark程序能够处理的数据量取决于分配给它的资源和进行的资源调优。在实际操作中，建议根据具体的作业需求和数据规模来合理配置资源，以确保作业能够高效地运行。如果处理的数据量非常大，可能需要考虑分布式计算和存储方案，以及相应的并行处理策略。

对数据量没有明确的限制。 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

在MaxCompute中运行Spark程序时，虽然MaxCompute本身提供了大规模数据处理的能力，但查询和处理的数据量确实存在一定的限制，这些限制主要体现在以下几个方面：

1. 单次查询数据扫描量：

   • MaxCompute的外表（如OSS外部表或跨项目查询其他MaxCompute表）在一次查询中的数据扫描量有限制，之前信息提到单次query扫描的数据量上限为200GB。

2. 计算资源限制：

   • MaxCompute Spark作业同样受限于分配给它的计算资源，包括CPU核数、内存大小以及临时存储空间等。当处理大规模数据时，如果任务所需资源超过分配上限，可能会导致性能瓶颈或任务失败，比如内存溢出（OOM）。

3. 分区和并行度：

   • 对于大数据处理，通常会利用分区和调整并行度来控制单个任务处理的数据量，避免一次性加载过多数据造成压力。

4. 表的存储容量：

   • MaxCompute内部表的存储容量理论上可以非常大，但实际上受限于用户购买的存储容量和表的管理策略。

5. 作业执行时间：

   • 阿里云对MaxCompute作业执行也有限制，包括最长运行时间、并发作业数量等，超出限制导致作业被系统强制终止。