大数据计算MaxCompute 实际只能产生100个reducer？

在大数据计算服务MaxCompute中，关于实际能产生的reducer数量，并没有直接的限制为100个。

MaxCompute的执行引擎会根据数据量、分区、任务配

实际上MaxCompute的设计是为了处理大规模的数据集，它能够根据作业的需求和数据规模自动扩展或收缩计算资源，包括mapper和reducer的数量。如果您的作业需要更多的reducer来提高效率，您可以通过调整作业配置，比如增加分区数或者修改其他关参数，来影响最终启动的reducer数量。

如果您在实际使用中发现reducer数量始终无法超过100个，并且这影响了作业的性能，建议检查作业的分区设置、数据分布情况以及是否有其作业置限制了并发度。此外，联MaxCompute的技术支持也是一个好办法，他们可以提供更具体的指导和帮助。

MaxCompute的Reducer数量是可以调整的，不仅限于100个。

在MaxCompute中，Reducer的数量可以通过设置odps.stage.reducer.num参数来调整。默认情况下，MaxCompute可能会使用100个Reducer，但这并不是一个硬性限制。如果需要处理大量数据或者优化作业性能，可以根据实际情况增加Reducer的数量。例如，可以将odps.stage.reducer.num设置为一个更大的值，如500或更多，以满足特定作业的需求。

此外，MaxCompute作为一种云原生大数据计算服务，提供了完善的数据导入方案和多种经典的分布式计算模型，能够有效解决用户海量数据计算问题，并降低企业成本，保障数据安全。随着产品的不断更新和升级，MaxCompute可能会引入更多的新功能和语法特性，以进一步提升开发效率和计算性能。

因此，如果您在使用MaxCompute时遇到了Reducer数量的限制问题，建议查阅最新的官方文档和公告，了解是否有新的设置或功能可以帮助您解决问题。同时，也可以根据自己的作业特点和数据量，适当调整相关参数，以达到最佳的计算效果。

odps.stage.reducer.num 加大试试。 先按照玉阳的500加，不行就再加 。你的数据倾斜看起来也比较严重，SET odps.sql.groupby.skewindata=true; ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”