大数据计算MaxCompute 往hash聚簇表 里面录数据有点慢，有什么参数 可以加速吗？[阿里云] 暂停朗读为您朗读

在大数据计算MaxCompute中，如果往Hash聚簇表中加载数据速度较慢，您可以尝试以下方法来加速数据录入：

1. 调整数据块大小：通过调整mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数来增加数据块的大小。较大的数据块可以减少任务的切分和启动开销，提高数据加载的效率。

2. 增加并行度：通过调整odps.sql.mapper.split.size参数来增加并行度。较大的并行度可以使多个任务同时进行数据加载，加快数据录入速度。

3. 使用Hadoop压缩：使用Hadoop的压缩功能可以减小数据文件的大小，从而减少磁盘IO传输的数据量，提高数据加载速度。您可以尝试使用适合的压缩编码算法，如Snappy或LZO。

4. 合理选择上传方式：根据数据量和网络传输条件，选择合适的数据上传方式。如果数据量较小，可以考虑使用DataWorks等工具进行数据上传；如果数据量较大，可以考虑使用MaxCompute Tunnel或DataHub等批量导入工具。

5. 考虑使用分区表：如果数据量较大且有合适的分区方式，可以将表设计为分区表。这样可以将数据分散存储到不同的分区中，提高查询和加载性能。

在MaxCompute中，哈希聚簇表是一种优化手段，可以通过设置表的Shuffle和Sort属性，以适应数据已有的存储特性，从而优化执行计划，提高效率并节省资源消耗。此外，对于增量更新的场景，可以利用 MaxCompute2.0的新特性，对语句做简单改造，从而大幅提升性能，节约集群资源。

不过，为了加速向哈希聚簇表中录入数据，您可以考虑以下几种策略：

1. 使用批量插入的方式，即一次插入多行数据，以提高插入效率。
2. 调整并行度，根据系统负载和硬件配置情况，合理设置任务的并发度。适当的并行度可以有效提升数据处理速度。
3. 选择恰当的Hash Key。指定合适的Hash Key可以使数据均匀分散到各个Bucket中，避免数据倾斜和热点问题。
4. 考虑使用优化器进行性能优化。MaxCompute的优化器是基于代价的优化器，它会根据数据的元信息（如行数、字符串平均长度等）来估算任务的代价，并据此生成最优的执行计划。