MaxCompute中有没有和Spark的对比呢，执行时间增加了一倍，这正常的嘛？

MaxCompute（ODPS）和Apache Spark是两种不同的大数据计算平台，它们在架构、执行模型、优化技术和适用场景等方面存在差异。因此，从Spark SQL迁移到ODPS SQL可能会遇到性能变化，这在一定程度上是正常的。

以下是一些可能导致执行时间增加的因素：

1. 数据读取和写入：MaxCompute和Spark在数据读写方面可能有不同的优化策略和执行路径。数据的存储格式、分区方式和数据本地性等因素都可能影响性能。

2. 查询执行引擎：MaxCompute和Spark的查询执行引擎不同，它们在执行计划生成、优化和物理执行方面有所不同。这可能导致相同的查询在不同平台上的性能表现不一致。

3. 资源分配和管理：两个平台在资源管理方面也有所不同。Spark的内存管理和任务调度可能与MaxCompute的机制不同，这可能影响任务的执行效率。

4. 数据规模和分布：数据的规模和分布也可能影响查询性能。如果数据在MaxCompute上的分布不均匀或不适合当前的查询模式，可能会导致性能下降。

5. 系统负载和并发：系统的负载和并发情况也可能影响性能。如果MaxCompute集群在执行时有其他高负载任务，可能会导致资源竞争，从而影响查询性能。

6. 参数调优和优化：对于任何大数据平台，合理的参数调优都是提高性能的关键。可能需要针对MaxCompute的特性进行特定的参数调整和查询优化。

要解决性能下降的问题，您可以考虑以下步骤：

• 分析执行计划：查看ODPS SQL的执行计划，了解是否有潜在的性能瓶颈或不合理的执行路径。

• 数据分区和分布：确保数据在MaxCompute上合理分区和分布，以适应查询的需求。

• 参数调优：根据MaxCompute的建议和最佳实践，调整相关参数以优化性能。

• 索引和统计信息：使用合适的索引和更新统计信息，帮助优化器生成更好的执行计划。

• 并发和资源管理：考虑任务的并发设置和资源分配，避免资源竞争。

• 与MaxCompute团队沟通：如果问题复杂，可以与MaxCompute团队沟通，寻求专业的技术支持和建议。

综上所述，性能变化在一定程度上是正常的，但通过分析和调优，您应该能够找到提升性能的方法。

不正常。MaxCompute SQL相同测试集同等标准下，要比spark SQL快。 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”