dataworks的离线任务，如何提高每个block的大小，减少并发吗？

在DataWorks的离线任务中，提高每个block的大小和减少并发数是两个可以独立但也相互关联的优化策略。下面分别解释如何进行操作：

提高每个block的大小
对于DataWorks的离线任务，特别是涉及到数据同步或数据处理的任务，block的大小通常与任务的具体配置和所使用的数据引擎（如MaxCompute、EMR等）有关。然而，DataWorks本身并不直接提供一个简单的参数来全局调整所有类型任务的block大小。

检查数据源和目标系统：首先，需要了解数据源和目标系统（如HDFS、MaxCompute等）对block大小的限制和支持情况。不同的系统可能有不同的默认block大小和配置方式。
调整数据同步工具参数：如果任务是通过数据同步工具（如DataX）执行的，可以尝试调整该工具的参数来影响block的大小。例如，DataX中的某些配置参数可能允许你设置数据读取或写入的block大小。
查阅官方文档和社区资源：由于DataWorks的功能和配置可能随着版本更新而变化，建议查阅最新的阿里云DataWorks官方文档（或其他相关文档）以及阿里云开发者社区等资源，以获取针对特定场景和版本的配置指南。
减少并发数
减少并发数是优化DataWorks离线任务性能的另一种有效方法。当系统资源有限时，过多的并发任务可能会导致资源争用和性能下降。

调整任务并发数：在DataWorks中，你可以通过调整任务的并发数来减少资源消耗。这可以在任务配置中进行设置，通常涉及到指定任务期望的最大并发数。
优化资源组配置：在DataWorks中，资源组用于管理任务执行所需的计算资源。你可以通过调整资源组的配置（如最大并发数、最小空闲实例数等）来优化资源分配。具体操作可以登录DataWorks控制台，在【运维管理】>【资源组管理】中进行。
合理安排任务执行时间：如果可能的话，尽量将任务安排在系统资源较为空闲的时段执行，以减少资源争用和提高任务执行效率。
综合考虑
需要注意的是，提高block大小和减少并发数并不是孤立的操作，它们需要根据实际的任务需求、系统资源和性能目标进行综合考虑。在某些情况下，可能需要同时调整多个参数以达到最佳效果。此外，对于特定的任务类型和数据引擎，可能还需要查阅相关的最佳实践和技术文档来获取更详细的配置建议。

DataWorks的离线任务可以通过调整每个block的大小来提高处理效率。具体操作如下：

登录DataWorks控制台，进入对应的项目空间。
在左侧导航栏中，选择“开发与作业”>“数据集成”。
在数据集成页面，找到需要调整的离线任务，点击任务名称进入任务详情页面。
在任务详情页面，点击“编辑”按钮，进入任务配置页面。
在任务配置页面，找到“资源组”或“并发数”设置项。
对于“资源组”，可以调整每个block的资源分配，例如增加内存、CPU等资源。这可以通过修改资源组的配置来实现。
对于“并发数”，可以尝试减少并发数，以减少任务执行时的并发压力。但请注意，减少并发数可能会降低任务的执行速度。
完成修改后，点击“保存”按钮，保存任务配置。
最后，重新提交任务以使更改生效。
需要注意的是，调整block大小和并发数可能会影响任务的执行时间和资源消耗。在进行调整时，请根据实际情况进行权衡，确保任务能够在合理的时间内完成且不会对系统造成过大的压力。

在DataWorks中使用离线任务上传数据至MaxCompute（MC）时，您可能会遇到每个block的大小限制为20000的问题，这影响到了数据上传的效率和并发量。提高每个block的大小以减少并发的请求，是优化数据同步过程的有效方法之一。具体分析如下：

调整tunnel upload 参数：
增大blocksize：在tunnel upload命令中，可以通过修改blocksize参数的值来增加每个block的大小。较大的blocksize可以减少并发的block数量，从而降低并发度。
设置合理的bandwidth：通过调整bandwidth参数控制网络带宽的使用，这也可以间接影响到block的上传效率。
使用独享传输资源组：
选择独享资源：在DataWorks的数据开发界面中，您可以在离线同步任务节点的MaxCompute数据源Tunnel资源组属性中，选择独享传输资源组而非默认的公共传输资源组。独享资源组能够为您提供更稳定的传输性能和可能更高的blocksize上限。
优化调度资源组配置：
独享调度资源组：离线同步任务除了涉及数据集成任务执行资源组外，还会占用调度资源组资源。使用独享调度资源组可以有效避免资源争抢，提高任务执行的稳定性和效率。
考虑数据拆分策略：
优化数据分片：合理规划数据分片的策略，如按照数据量大小或日期进行分片，能够更好地管理和控制并发，同时确保每个block的有效利用。
在此基础上，对于dataworks的离线任务，目标库是mc，进行tunnel upload时，mc会有block 20000的限制，提高每个block的大小，减少并发，需要考量多个方面。以下进一步的分析和建议，将有助于您更全面地理解和操作：

监控和优化网络状况：保证稳定且快速的网络连接能够提高数据传输的效率，减少因网络问题导致的数据传输中断和失败。
定期维护和更新：保持DataWorks和相关依赖的服务（如MaxCompute Tunnel服务）的更新，能够获得性能改进和新的特性支持。
总的来说，通过调整tunnel upload的参数、使用独享资源组、优化调度资源组配置和数据拆分策略等措施，您可以有效地提升每个block的大小并降低并发量，从而优化DataWorks离线任务的数据上传性能。同时，关注网络状况和维护更新也是保障数据上传流程顺畅的重要方面。

MC离线同步任务中Tunnel Upload遇到的Block大小限制问题，您可以通过调整Tunnel命令的参数来优化。可以尝试增加每个Block的数据量，以减少并发块的数量。您可以在Tunnel命令中使用-block-size参数来指定每个Block的大小，单位是字节。例如，如果要设置每个Block为100MB，可以使用-block-size 104857600。

在DataWorks中使用Tunnel工具上传数据到MaxCompute (MC) 时，默认情况下，Tunnel会将数据分割成多个块（block），每个块的大小默认为20MB。如果您希望提高每个块的大小以减少并发数，可以通过调整Tunnel命令行参数来实现。

Tunnel Upload 参数调整

Tunnel工具允许您通过命令行参数来调整块的大小。您可以使用 splitSize 参数来设置每个块的大小。请注意，增加块的大小可能会增加单个块上传的时间，因此需要权衡并发数和单个块上传时间之间的平衡。

命令格式

tunnel upload <local_file> <odps_table> [options]

调整块大小

tunnel upload local_file odps_table --splitSize 50000000

在这个例子中，--splitSize 50000000 设置了每个块的大小为50MB。

注意事项

• 默认块大小：默认情况下，Tunnel工具将每个块设置为20MB。
• 最大块大小：理论上，您可以设置更大的块大小，但需要注意不要超过MaxCompute的限制。MaxCompute对单个文件的大小有限制，通常为2GB。因此，块的大小应该远小于这个限制。
• 并发数：增加块大小可以减少并发数，但同时可能会增加单个块的上传时间。如果您的网络带宽充足，增加块大小可以有效地减少并发数。
• 性能考量：增加块大小可能会提高上传效率，但也可能会增加单个块的上传时间。因此，需要根据您的网络状况和数据量来进行调整。

示例

假设您有一个本地文件 local_data.csv，想要将其上传到MaxCompute表 my_table，并且希望每个块的大小为50MB，可以使用以下命令：

tunnel upload local_data.csv my_project.my_table --splitSize 50000000

其他参数

• -d 或 --downloadConcurrency：设置下载并发数。
• -u 或 --uploadConcurrency：设置上传并发数。

在DataWorks中，当目标库是MaxCompute (MC) 并且进行Tunnel上传时，确实可能会遇到每个block的大小限制。MaxCompute在导入数据时默认会对数据进行分块处理，以便于并行上传和处理。默认情况下，每个block的大小可能被限制在一定的大小，20000条左右，
减少并发上传的线程数或任务数，这样每个并发任务处理的数据量会增加，可能会间接提高每个block的大小

在DataWorks中优化离线任务的并发与Block大小，特别是针对MaxCompute（原ODPS，简称MC）目标库的Tunnel Upload操作时，涉及到几个关键参数和配置方法来提升每个Block的大小并间接管理并发度。虽然直接调整Block大小的参数在标准配置中可能不直接提供，但可以通过间接方式优化同步效率和资源利用。以下是几点建议：

调整数据集成任务的并发度：

在离线同步任务的配置中，可以设置 任务期望最大并发数
来控制从源端并行读取或写入目标端（如MaxCompute）的最大线程数。减小这个值可以降低并发度，间接使得每个任务处理的数据块增大。请注意，这会影响整体同步速度，需权衡效率与资源压力。
使用限流功能：

通过配置 同步速率
来控制数据同步的速度，可以有效避免因写入速度过快而导致的MaxCompute Block分割过多。合理限制同步速率有助于减少Block数量，但需确保该限制不会对源数据库造成额外压力。

你先试试嘞

单个Block上传的数据限制为100GB，无法修改。

可以使用如下方法提高效率：

1、使用多个线程分别将这些block上传上去，并在某个block上传失败以后，需要对整个block进行重传。

2、可以通过setBufferSize接口修改缓冲区占内存的字节数（bytes），建议设置大于等于64MB，避免服务端产生过多小文件，影响性能。

——参考链接。

同一个UploadSession中的BlockId不能重复。对于同一个UploadSession，用一个BlockId打开RecordWriter，写入一批数据后，调用Close，写入成功后不可以再用该BlockId打开另一个RecordWriter写入数据。Block默认最多20000个，即取值范围为0~19999。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/faq-about-tunnel-sdk?spm=a2c4g.11186623.0.i228