大数据计算MaxCompute尝试增加map并发到2560 ，如何解决？

MaxCompute的Map阶段并发数默认为1024，如果需要增加并发数，可以通过设置odps.stage.mapper.split.size参数来实现。但是需要注意的是，增加并发数可能会对系统性能和稳定产生影响，因此需要谨慎操作。

在您的情况下，尝试将odps.stage.mapper.split.size设置为2560，但Map阶段运行了十几分钟还处于0%的进度。这可能是由于任务配置不正确或者数据量过大导致的。建议您检查任务配置是否正确，以及数据量是否过大。如果问题仍然存在，建联系阿里云技术支持寻求帮助。

在大数据计算MaxCompute中，增加map并发数可以提高任务的执行效率。但是，您需要确保您的集群资源足够支持更高的并发数。

如果您尝试将map并发数增加到2560，但Map阶段运行了十几分钟还处于0%的进度，可能是由于以下原因之一：

1. 资源不足：您的集群可能没有足够的资源来支持2560个并发map任务。请检查您的集群配置和资源使用情况，确保有足够的内存、CPU和网络带宽来处理这些任务。

2. 数据倾斜：如果您的数据分布不均匀，可能会导致某些reducer处理的数据量过大，而其他reducer几乎没有数据可处理。这会导致Map阶段的进度停滞。您可以尝试重新分区或调整数据分布来解 代码问题：您的代码可能存在性能瓶颈或错误，导致任务无法正常执行。您可以检查您的代码逻辑，确保没有死循环、系统限制：MaxCompute可能会对并发数设置一定的限制，以防止过度消耗资源。您可以查看MaxCompute的官方文档或联系技术支持以获取更多信息。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

1. 优化代码：检查您的代码逻辑，确保没有性能瓶颈或错误。

2. 调整并发数：根据您的集群资源和数据分布情况，适当降低map并发数，以避免资源不足或数据倾斜的问题。

3. 调整分区策略：如果数据倾斜是一个问题，调整数据分布，以确保每个reducer都能得到相对均衡的数据量。

4. 联系技术支持：如果问题仍然存在，建议您联系MaxCompute的技术支持团队，他们可以提供更详细的指导和帮助。

这个参数odps.stage.mapper.split.size
减小，只有分片小了，并发才会加大。 你先改成103月25日 14:37增煌 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

尝试增加map并发到2560可能会导致任务运行缓慢或失败。建议逐步增加并发数，观察任务的执行情况，找到最佳的并发数设置。同时，也可以考虑优化任务的SQL语句，提高任务的执行效率。如果问题仍然存在，可以联系阿里云技术支持寻求帮助。

大数据计算MaxCompute尝试增加map并发到2560，但是Map阶段运行了十几分钟还处于0%的进度。这可能是由于以下原因导致的：

1. 数据倾斜问题：如果某个Mapper处理的数据量过大，会导致该Mapper的处理时间过长，从而影响整个任务的执行效率。可以通过对数据进行重新分区来解决数据倾斜问题。

2. 资源不足：如果集群中的资源不足，可能会导致任务执行缓慢。可以尝试增加集群的资源或者调整任务的配置来提高任务的执行效率。

3. 代码问题：如果代码中存在性能瓶颈或者错误，也会导致任务执行缓慢。可以对代码进行优化或者调试来解决问题。

针对以上问题，可以尝试以下解决方案：

1. 对数据进行重新分区：可以使用MaxCompute的分区功能将数据分成多个小文件，每个Mapper处理一个或多个小文件，从而提高任务的执行效率。

2. 增加集群资源：可以通过增加集群的节点数或者提高节点的配置来提高任务的执行效率。

3. 优化代码：可以对代码进行优化，例如使用更高效的算法、减少不必要的计算等，以提高任务的执行效率。

4. 调整任务配置：可以尝试调整任务的配置，例如增加Map阶段的并行度、调整Reduce阶段的并行度等，以提高任务的执行效率。