通过oss外部表将大数据计算MaxCompute数据写入oss，发现任务执行较慢，要怎么优化？

如果通过OSS外部表将MaxCompute数据写入OSS时，任务执行较慢，可以考虑以下优化方法：

1. 调整并发度：可以通过增加或减少并发度来提高任务的执行速度。增加并发度可以提高数据的写入速度，但同时也会增加系统的负载和资源消耗。因此，需要根据实际情况进行调整。

2. 调整批量大小：可以通过调整批量大小来提高任务的执行速度。较大的批量大小可以减少网络传输的次数，从而提高数据的写入速度。但是，过大的批量大小也会导致系统资源的浪费和任务执行时间的延长。因此，需要根据实际情况进行调整。

3. 使用异步方式：可以使用异步方式将数据写入OSS，这样可以避免阻塞其他任务的执行。异步方式可以提高任务的执行效率，但也可能会导致数据的丢失或重复写入。因此，需要根据实际情况进行选择。

4. 优化OSS存储类型：可以根据数据的特点选择合适的OSS存储类型，例如Standard、Infrequent Access、Archive等。不同的存储类型有不同的性能和价格特点，选择合适的存储类型可以提高数据的写入速度和降低存储成本。

5. 优化MaxCompute查询语句：可以通过优化MaxCompute查询语句来提高数据的读取速度和减少数据传输量。例如，可以使用分区表、索引等方式来加速查询操作。

将MaxCompute的数据写入OSS时，任务的执行速度可能会受到多种因素的影响，包括网络带宽、数据大小、数据格式等。以下是一些可能的优化策略：

1. 优化数据格式：如果可能，尽量将数据转换为更紧凑的格式，如Parquet或ORC。这些格式通常比Text或CSV格式更高效，因为它们包含了压缩和编码技术，可以减少存储空间和网络带宽的使用。

2. 使用DataX：DataX是阿里云提供的一个数据同步工具，可以将MaxCompute的数据同步到OSS或其他阿里云产品。相比于直接使用MaxCompute的Tunnel SDK，DataX通常更高效，因为它使用了更优化的数据传输算法和网络配置。

3. 优化网络带宽：如果可能，尽量使用更高的网络带宽。虽然这会增加成本，但是可以提高数据传输的速度。

4. 并行写入：如果可能，可以考虑使用并行写入。这意味着同时有多个任务在写入数据，这样可以减少单个任务的等待时间。

5. 使用OSS客户端：如果你正在使用OSS的SDK或CLI来写入数据，可以考虑使用OSS客户端。OSS客户端是阿里云提供的一个命令行工具，它可以提供更高效的文件上传和下载功能。

6. 优化数据结构：如果可能，尽量将数据组织成更小的块，这样可以减少单次写入的数据量，从而提高写入速度。