大数据计算MaxCompute datax如果上云后,这个性能是这样,差距太大了?[阿里云]

大数据计算MaxCompute datax单并发 odpsreader是50MB/s,tunnel单并发是207KB/s,差了不是一点点,这个影响对我们较大,之前我们都是用自己搭建的datax的,如果上云后,这个性能是这样,差距太大了?

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了解了一下背景。文档给出的速率是参考值。在实际同步任务中,字段的数量、数据类型、带宽的上限、都会对MaxCompute reader产生同步速率影响。
我建议找一张表,实际测试一下。 ,此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

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确实,DataX的ODPSReader和MC Tunnel在单并发性能上存在较大的差异。这主要是因为两者底层实现方式的不同。

ODPSReader是基于MaxCompute的Hadoop引擎实现的,它直接与MaxCompute的数据存储服务进行交互,因此具有更高的数据读取速度。而MC Tunnel则是一个基于HTTP协议的数据传输通道,它在传输数据时需要进行额外的网络开销,导致数据传输速度相对较慢。

这种性能差异可能会对您的大数据计算任务产生一定的影响。如果您的任务主要依赖于数据读取操作,那么使用ODPSReader可能会带来更好的性能表现。然而,如果您的任务主要依赖于数据处理和转换操作,那么使用MC Tunnel可能更适合您的需求。

为了解决这个问题,您可以考虑以下几种方案:

  1. 优化您的数据处理和转换逻辑,以减少对数据读取操作的依赖。
  2. 考虑使用其他云服务提供商提供的大数据计算服务,如阿里云的MaxCompute、腾讯云的CDH等,它们可能提供更高性能的解决方案。
  3. 如果可能的话,尝试调整您的任务配置,例如增加并行度或调整任务调度策略,以提高整体性能。

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你提到的DataX单并发OdpsReader的性能(50MB/s)和MaxCompute Tunnel单并发的性能(207KB/s)之间的差距确实较大。但是,这个差距可能并不是由于云环境本身造成的,而是由以下几个因素导致的:

  1. 配置问题

    • 确保你在使用DataX和Tunnel时都进行了正确的配置。例如,确保网络带宽、并发数、分区策略等设置合理,以充分利用系统的性能。
  2. 数据大小和格式

    • 数据的大小和格式会影响读取速度。如果数据块较大或者格式复杂,可能会降低读取速度。
  3. 资源限制

    • 在云环境中,资源可能会受到限制,如CPU、内存、网络带宽等。检查你的云服务实例是否有足够的资源来支持高性能的数据传输。
  4. 负载均衡和并发控制

    • DataX和Tunnel的性能可能会受到并发控制和负载均衡策略的影响。优化这些策略可以提高数据传输效率。
  5. 测量方法和环境差异

    • 确保你在比较性能时使用了相同的方法和环境。不同的测试条件可能会导致性能测量结果的差异。
  6. 版本和优化

    • 确保你使用的DataX和Tunnel版本是最新的,并且已经应用了最新的优化和补丁。

如果你在云环境中仍然遇到显著的性能下降,建议你联系阿里云技术支持,提供详细的测试环境、配置和性能数据,以便他们能够更准确地分析和解决问题。此外,也可以考虑以下优化措施:

  • 提高DataX或Tunnel的并发数,以利用更多的系统资源。
  • 将大文件划分为小文件进行传输,以减少单个任务的执行时间。
  • 使用更高效的压缩格式来减少数据传输量。
  • 根据数据访问模式优化表的分区策略和存储格式。
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