大数据计算MaxCompute可以优化的部分是不是就只有打包这块了？有什么可以优化的方案？

大数据计算MaxCompute的优化不仅仅局限于打包这一块，还包括以下几个方面：

1. 数据倾斜优化：当某些分区的数据量远大于其他分区时，会导致任务运行缓慢。可以通过调整分区键或者使用分桶技术来解决这个问题。

2. SQL查询优化：针对复杂的SQL查询，可以对查询进行优化，例如使用索引、减少JOIN操作、使用子查询等。

3. 数据预处理：在数据进入MaxCompute之前，可以对数据进行预处理，例如去除无用字段、过滤异常数据等，以减少计算量。

4. 资源调度优化：合理分配MaxCompute的资源，例如调整作业并发数、设置优先级等，以提高作业运行效率。

5. 使用UDF（用户自定义函数）：针对特定业务场景，可以使用UDF来提高计算效率。

针对你提到的每次运行、打包、上传、运行、看log的过程，可以尝试以下优化方案：

1. 自动化脚本：编写自动化脚本，将打包、上传、运行等操作整合在一起，减少人工操作。

2. 监控告警：设置监控告警，当作业出现异常时，可以及时收到通知，避免重复查看log。

3. 使用DataWorks等大数据开发平台：这些平台可以帮助你更方便地管理MaxCompute作业，例如可视化界面、作业调度等功能。

idea local模式试下：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/running-modes?spm=a2c4g.11186623.0.0.320a5265KHKJWM#section-1tq-j9h-c6m ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”