大数据计算MaxCompute跑批时加载mc数据，也比hive慢10倍？-[阿里云_云淘科技]

大数据计算MaxCompute跑批时加载mc数据，也比hive慢10倍？

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MaxCompute的计算性能是要比hive快至少50% ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

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MaxCompute是阿里巴巴提供的云原生大数据计算服务，其设计初衷是为了快速处理PB级别的大规模数据仓库解决方案。为了降低企业成本并保障数据安全，MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型。

在实际应用中，如果发现使用MaxCompute加载MC数据比Hive慢10倍，这可能与多个因素有关。例如，网络带宽、磁盘I/O、CPU和内存等系统资源的配置和性能，以及具体的查询优化等。需要注意的是，尽管MaxCompute是为大规模数据处理而设计的，但这并不意味着在所有场景下，其性能都会超过其他工具。特别是在特定场景和配置下，可能会出现性能差异。

此外，MaxCompute的MCQA功能可以加速对中、小数据量查询作业，将执行时间从分钟级缩减至秒级。但在某些复杂或大规模的操作中，其他工具如Hive可能会有更好的表现。

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大数据计算MaxCompute（原名ODPS）和Hive在性能上的差异可能由多个因素导致，但通常情况下，这种性能差距不会达到10倍。以下是一些可能导致MaxCompute与Hive之间性能差异的因素：

1. 数据存储格式：

   • MaxCompute和Hive支持不同的数据存储格式，如ORC、Parquet、Text等。不同的存储格式对查询性能有显著影响。确保你正在使用最适合你的工作负载的高效存储格式。

2. 查询优化器：

   • MaxCompute和Hive的查询优化器可能有不同的优化策略和能力。优化器的质量和效率会影响查询计划的选择和执行速度。

3. 资源管理和调度：

   • MaxCompute和Hive在资源管理和调度方面可能存在差异。例如，MaxCompute基于云环境，可以提供动态伸缩的计算资源，而Hive则依赖于底层的Hadoop集群资源。

4. 并发和并行处理：

   • 并发和并行处理的程度也会影响性能。确保你在MaxCompute和Hive中都配置了适当的并发和并行度设置。

5. 数据倾斜：

   • 数据倾斜是分布式计算中的常见问题，可能会严重影响性能。检查你的查询是否存在数据倾斜，并采取相应的优化措施。

6. 网络和I/O：

   • 网络带宽和I/O性能可能会影响数据加载和查询的速度。确保你的网络和存储系统能够支持高性能的数据传输和访问。

7. 版本和优化：

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

如果你在实际使用中确实观察到MaxCompute加载数据比Hive慢10倍以上，建议你进行以下操作：

• 重新测试并确认测试环境、配置和数据的一致性。
• 分析查询计划和性能指标，找出可能的瓶颈和优化点。
• 联系阿里云技术支持或Hadoop社区，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。

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大数据计算MaxCompute和Hive都是大数据处理和分析的工具，但它们在处理数据的方式和性能方面存在一些差异。关于MaxCompute在跑批时加载MC数据比Hive慢10倍的问题，这取决于多个因素，包括数据量、数据结构、集群配置、查询优化等。

以下是一些可能导致MaxCompute加载MC数据比Hive慢的原因：

1.数据量大小：如果MaxCompute加载的数据量非常大，可能会导致加载时间较长。Hive在处理大数据量时，可以利用分布式计算的优势，提高处理速度。
2.数据结构：如果MaxCompute加载的数据结构比较复杂，或者涉及到大量的小文件，可能会导致加载性能下降。Hive在处理复杂数据结构时，可以利用其强大的SQL查询能力进行优化。
3.集群配置：MaxCompute和Hive都依赖于集群资源进行数据处理。如果集群的配置较低，或者资源被其他任务占用，可能会导致加载速度变慢。
4.查询优化：MaxCompute和Hive都支持查询优化。如果MaxCompute的查询没有得到优化，或者使用了不合适的查询算法，可能会导致加载速度变慢。