摘要：现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore，用MaxCompute作大数据分析，计算的结果会导出到TableStore提供在线访问。MaxCompute提供海量数据计算的能力，而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力。
概述
现在越来越多的技术架构下会组合使用 MaxCompute 和 TableStore，用 MaxCompute 作大数据分析，计算的结果会导出到 TableStore 提供在线访问。MaxCompute 提供海量数据计算的能力，而 TableStore 提供海量数据高并发低延迟读写的能力。
将 MaxCompute内数据导出至 TableStore，目前可选的几种主要途径包括：
自己编写工具：使用 MaxCompute SDK 通过 Tunnel 读取表数据，再通过 TableStore SDK 再写入数据。
DataX：自己在服务器上托管执行 DataX 任务。
使用数据集成服务：其系统底层也是 DataX，额外提供了服务化以及分布式的能力。
其中第二种是我们最常推荐给用户做临时的数据导出使用的，如果没有需要对数据做特殊处理的需求，我们一般不推荐第一种途径。
DataX 在阿里集团内部已经应用了很多年，经历了多次双十一的考验，是一个稳定、易用、高效的工具。随着 MaxCompute 上结果数据越来越庞大，数据导出的速率越来越被看重，海量的数据需要在基线内完成导出。本篇文章，主要会介绍几种优化手段，以提高使用 DataX 来进行 MaxCompute 向 TableStore 数据导出的吞吐量。
优化过程
我们会以实际的场景，来演示如何通过一步步的优化，提升数据导出的速度。在数据导出的整个链路上，主要有三个环节，一是 MaxCompute 数据通道的读，二是 DataX 的数据交换，三是 TableStore 的在线写，这三个环节任意一个成为瓶颈，都会影响导出的速度。
MaxCompute 数据通道的读的性能比较高，一般不会成为瓶颈，本文主要是针对后两个环节来优化。优化的核心指导方针就是：1. 提高并发，2. 降低写入延迟。接下来列举的几种优化手段，也是围绕这两点，来不断进行优化。
实验选择使用 TableStore 的测试环境，在 MaxCompute 上，我们会创建一张表并准备 1 亿行数据。TableStore 的测试环境规模以及 DataX Job 宿主机的规格都较小，所以整个实验最终达到的速率是比较小的，主要为了演示速率如何提升。而在真实的 TableStore 生产环境上，规模足够的情况下，我们帮助过应用优化到每秒上百 M 甚至上 G 的速度，优化手段相同。
数据准备
首先在 MaxCompute 内创建如下表：
md5 string, userid string, name string, comments string, attr0 string, attr1 string, attr2 string, attr3 string, create_time string, udpate_time string);
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其次在表内倒入 1 亿行数据，每行数据约 200 个字节，其中 userid 列采用随机值，计算出的 md5 值取 4 个字节作为 md5 列，数据样例如下：
测试数据导入使用的是 MaxCompute Tunnel，速度还是比较可观的。
数据准备完毕后，在 TableStore 上创建一张表，使用 md5 和 userid 作为主键列：
TableMeta tableMeta = new TableMeta("DataTable"); tableMeta.addPrimaryKeyColumn("md5", PrimaryKeyType.STRING); tableMeta.addPrimaryKeyColumn("userid", PrimaryKeyType.STRING);
CapacityUnit capacityUnit = new CapacityUnit(0, 0);
CreateTableRequest request = new CreateTableRequest(); request.setTableMeta(tableMeta); request.setReservedThroughput(capacityUnit);
ots.createTable(request);
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表和数据均准备完毕后，使用如下 DataX Job 配置类进行一次数据导出：
"job": { "setting": { "speed": { "channel": "1" } }, "content": [ { "reader": { "name": "odpsreader", "parameter": { "accessId": "accessid", "accessKey": "accesskey", "project": "aliyun_ots_dev", "table": "data_for_ots", "partition": [], "column": ["md5","userid","name","comments","attr0","attr1","attr2","attr3","create_time","udpate_time"], "packageAuthorizedProject": "", "splitMode": "record", "odpsServer": "****", "tunnelServer": "****" } }, "writer": { "name": "otswriter", "parameter": { "endpoint":"http://data-import-test.cn-hangzhou.ots.aliyuncs.com", "accessId":"accessid", "accessKey":"accesskey", "instanceName":"data-import-test", "table":"DataTable", "primaryKey":[ {"name":"md5", "type":"string"}, {"name":"userid", "type":"string"} ], "column":[ {"name":"name","type":"string"}, {"name":"comments","type":"string"}, {"name":"attr0","type":"string"}, {"name":"attr1","type":"string"}, {"name":"attr2","type":"string"}, {"name":"attr3","type":"string"}, {"name":"create_time","type":"string"}, {"name":"update_time","type":"string"} ], "writeMode":"UpdateRow" } } } ] }}
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启动 DataX 任务，从标准输出中可以看到当前数据导出的速度：
2017-02-07 08:41:49.285 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 271520 records, 55194052 bytes | Speed 1.05MB/s, 5404 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 4.501s | All Task WaitReaderTime 47.815s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:41:59.286 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 324640 records, 65992457 bytes | Speed 1.03MB/s, 5312 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 5.474s | All Task WaitReaderTime 55.068s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:42:09.288 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 377600 records, 76758462 bytes | Speed 1.03MB/s, 5296 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 6.479s | All Task WaitReaderTime 62.297s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:42:19.289 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 431072 records, 87628377 bytes | Speed 1.04MB/s, 5347 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 7.469s | All Task WaitReaderTime 69.559s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:42:29.290 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 484672 records, 98524462 bytes | Speed 1.04MB/s, 5360 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 8.421s | All Task WaitReaderTime 76.892s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:42:39.292 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 538144 records, 109394175 bytes | Speed 1.04MB/s, 5347 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 9.428s | All Task WaitReaderTime 83.889s | Percentage 0.00%
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可以看到，当前的速度大约是 1MB/s，接下来会演示如何进行优化，一步一步将速度给提升上去。
一：配置合理的 DataX 基础参数
第一步是对 DataX 的几个基础参数进行调优，先大致了解下一个 DataX Job 内部，任务的运行结构：
一个 DataX Job 会切分成多个 Task，每个 Task 会按 TaskGroup 进行分组，一个 Task 内部会有一组 Reader->Channel->Writer。Channel 是连接 Reader 和 Writer 的数据交换通道，所有的数据都会经由 Channel 进行传输。
在 DataX 内部对每个 Channel 会有严格的速度控制，默认的速度限制是 1MB/s，这也是为何我们使用默认配置，速度为 1MB/s 的原因。所以第一个需要优化的基础参数就是单个 Channel 的速度限制，更改配置如下：
"core": { "transport": { "channel": { "speed": { "byte": 5242880 } } } }, "job": { ... }}
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我们把单个 Channel 的速度上限配置为 5MB。这个值需要针对不同的场景进行不同的配置，例如对于 MaxCompute，单个 Channel 的速度可以达到几十 MB，对于 TableStore，在列较小较多的场景下，单个 Channel 的速度是几 MB，而在列较大的场景下，可能速度就会上到几十 MB。
我们当前默认配置中配置启动的 Job 内 Channel 数为 1，要提高速度，并发必须提高，这个是第二步要做的优化。但是在做第二个优化之前，还需要调整一个基础参数，那就是 DataX Job 启动的 JVM 的内存大小配置。
目前 DataX 启动的 JVM 默认的配置是"-Xms1g -Xmx1g"，当一个 Job 内 Channel 数变多后，内存的占用会显著增加，因为 DataX 作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据，例如 Channel 中会有一个 Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分 Reader 和 Writer 的中，也会存在一些 Buffer。
调整 JVM 参数的方式有两种，一种是直接更改datax.py，另一种是在启动的时候，加上对应的参数，如下：
python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" ots.json
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通常我们建议将内存设置为 4G 或者 8G，这个也可以根据实际情况来调整。
在优化完单 Channel 的限速和 JVM 的内存参数之后，我们重新跑一下任务：
2017-02-07 08:44:53.188 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 153920 records, 31289079 bytes | Speed 1.67MB/s, 8608 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 2.873s | All Task WaitReaderTime 12.098s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:45:03.189 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 256064 records, 52051995 bytes | Speed 1.98MB/s, 10214 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 4.892s | All Task WaitReaderTime 17.194s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:45:13.191 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 360864 records, 73356370 bytes | Speed 2.03MB/s, 10480 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 9.221s | All Task WaitReaderTime 19.192s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:45:23.192 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 464384 records, 94400221 bytes | Speed 2.01MB/s, 10352 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 11.754s | All Task WaitReaderTime 22.278s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:45:33.194 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 570176 records, 115905214 bytes | Speed 2.05MB/s, 10579 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 14.827s | All Task WaitReaderTime 25.367s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:45:43.195 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 675328 records, 137281049 bytes | Speed 2.04MB/s, 10515 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 18.515s | All Task WaitReaderTime 27.810s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:45:53.197 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 778752 records, 158304152 bytes | Speed 2.00MB/s, 10342 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 20.403s | All Task WaitReaderTime 32.418s | Percentage 0.00%
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当前数据导出的速度已经从 1MB 提升到 2MB。
二：提升 DataX Job 内 Channel 并发
在上一点中指出，当前 Job 内部，只有单个 Channel 在执行导出任务，而要提升速率，要做的就是提升 Channel 的并发数。
DataX 内部对每个 Channel 会做限速，可以限制每秒 byte 数，也可以限制每秒 record 数。除了对每个 Channel 限速，在全局还会有一个速度限制的配置，默认是不限。
提升 Channel 并发数有三种途径：
1， 配置全局 Byte 限速以及单 Channel Byte 限速，Channel 个数 = 全局 Byte 限速 / 单 Channel Byte 限速。（下面示例中最终 Channel 个数为 10）
"core": { "transport": { "channel": { "speed": { "byte": 1048576 } } } }, "job": { "setting": { "speed": { "byte" : 10485760 } }, ... }}
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2，配置全局 Record 限速以及单 Channel Record 限速，Channel 个数 = 全局 Record 限速 / 单 Channel Record 限速。（下面示例中最终 Channel 个数为 3）
"core": { "transport": { "channel": { "speed": { "record": 100 } } } }, "job": { "setting": { "speed": { "record" : 300 } }, ... }}
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3， 全局不限速，直接配置 Channel 个数。（下面示例中最终 Channel 个数为 5）
"core": { "transport": { "channel": { "speed": { "byte": 1048576 } } } }, "job": { "setting": { "speed": { "channel" : 5 } }, ... }}
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第三种方式最简单直接，但是这样就缺少了全局的限速。在选择 Channel 个数时，同样需要注意，Channel 个数并不是越多越好。Channel 个数的增加，带来的是更多的 CPU 消耗以及内存消耗。如果 Channel 并发配置过高导致 JVM 内存不够用，会出现的情况是发生频繁的 Full GC，导出速度会骤降，适得其反。
可以在 DataX 的输出日志中，找到本次任务的 Channel 的数：
2017-02-07 13:27:45.016 [job-0] INFO JobContainer - DataX Reader.Job [odpsreader] splits to [15] tasks.2017-02-07 13:27:45.017 [job-0] INFO OtsWriterMasterProxy - Begin split and MandatoryNumber : 152017-02-07 13:27:45.025 [job-0] INFO OtsWriterMasterProxy - End split.2017-02-07 13:27:45.025 [job-0] INFO JobContainer - DataX Writer.Job [otswriter] splits to [15] tasks.
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在我们这次实验中，我们把 Channel 数直接配置为 10，再进行一次导出：
2017-02-07 08:58:24.366 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2465984 records, 501286700 bytes | Speed 9.19MB/s, 47414 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 362.875s | All Task WaitReaderTime 378.978s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:58:34.368 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 2941792 records, 598009404 bytes | Speed 9.22MB/s, 47580 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 459.910s | All Task WaitReaderTime 379.002s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:58:44.369 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 3436064 records, 698484741 bytes | Speed 9.58MB/s, 49427 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 556.324s | All Task WaitReaderTime 379.026s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:58:54.371 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 3905856 records, 793982836 bytes | Speed 9.11MB/s, 46979 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 652.749s | All Task WaitReaderTime 379.050s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:59:04.372 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 4384512 records, 891284760 bytes | Speed 9.28MB/s, 47865 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 749.464s | All Task WaitReaderTime 379.074s | Percentage 0.00%2017-02-07 08:59:14.373 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 4875136 records, 991017582 bytes | Speed 9.51MB/s, 49062 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 846.522s | All Task WaitReaderTime 379.098s | Percentage 0.00%
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可以看到在 Channel 数从 1 提升到 10 之后，速度从 2MB/s 提升到了 9MB/s。此时若再提高 Channel 数到 15，速度已经不见涨，而从服务端监控看，每批次导入的写入延迟确在涨，说明当前瓶颈在 TableStore 写入端。
三：对 TableStore 表进行预分区，并进一步提升 DataX Channel 并发
在上面几个优化做完后，DataX 数据交换这一环节已经不是瓶颈，当前瓶颈在 TableStore 端的写入能力上。TableStore 是分布式的存储，一张大表会被切分成很多的分区，分区会分散到后端的各个物理机上提供服务。一张新创建的表，默认分区数为 1，当这张表越来越大，TableStore 会将其分裂，此时分裂是自动完成的。分区的个数，一定程度上与能提供的服务能力相关。某些业务场景，新建表后，就需要对表进行大规模的数据导入，此时默认的单个分区肯定是不够用的，当然可以等数据量慢慢涨上来后等表自动分裂，但是这个周期会比较长。此时，我们推荐的做法是在创建表的时候进行预分区。
不过目前我们还没有对外开放通过 SDK 来进行预分区的功能，所以如果需要对表进行预分区，可以先通过工单来联系我们帮助进行预分区。
我们新建一张表，并将表预分 4 个分区，partition key 为 md5 列，采用 md5 列的主要原因是在其上数据的分区基本是均匀的。如果数据在 partition key 分布不均匀，则即使做了预分区，导入性能也不会得到明显的提升。以相同的 Job 配置，再跑一下导出任务：
2017-02-08 13:48:18.692 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 11395424 records, 2316456451 bytes | Speed 18.79MB/s, 96940 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 666.003s | All Task WaitReaderTime 336.048s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:48:28.693 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 12340192 records, 2508508780 bytes | Speed 18.32MB/s, 94476 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 716.743s | All Task WaitReaderTime 349.424s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:48:38.694 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 13197472 records, 2682776109 bytes | Speed 16.62MB/s, 85728 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 776.487s | All Task WaitReaderTime 359.132s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:48:48.695 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 14085856 records, 2863367678 bytes | Speed 17.22MB/s, 88838 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 826.191s | All Task WaitReaderTime 378.034s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:48:58.696 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 15063328 records, 3062065378 bytes | Speed 18.95MB/s, 97747 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 867.363s | All Task WaitReaderTime 401.640s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:49:08.697 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 15908736 records, 3233917750 bytes | Speed 16.39MB/s, 84540 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 921.193s | All Task WaitReaderTime 418.862s | Percentage 0.00%
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此时速度从 9MB/s 提升到 18MB/s 左右，在 TableStore 服务端能够提高更多的服务能力后，我们尝试再将 Channel 的并发从 10 提高到 15：
2017-02-08 13:51:54.546 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 8194848 records, 1665844036 bytes | Speed 20.97MB/s, 108160 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 884.016s | All Task WaitReaderTime 263.742s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:52:04.547 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 9351040 records, 1900875263 bytes | Speed 22.41MB/s, 115619 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,007.206s | All Task WaitReaderTime 263.789s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:52:14.548 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 10460064 records, 2126318844 bytes | Speed 21.50MB/s, 110902 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,140.113s | All Task WaitReaderTime 263.824s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:52:24.549 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 11662112 records, 2370669233 bytes | Speed 23.30MB/s, 120204 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,269.070s | All Task WaitReaderTime 263.863s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:52:34.550 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 12874240 records, 2617069638 bytes | Speed 23.50MB/s, 121212 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 1,396.991s | All Task WaitReaderTime 263.913s | Percentage 0.00%
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此时速度又进一步提升，从 18MB/s 提升到 22MB/s 左右。
四：提高每次批量写行数
我们构建的场景，每行大约是 200 字节左右大小。DataX 的 OTSWriter 写入插件底层是使用的 TableStore SDK 提供的 BatchWrite 接口进行数据写入，默认一次请求写入 100 行数据，也就是说一次请求只会导入约 20KB 大小的数据。每次写过来的数据包都比较小，非常的不经济。
当前 TableStore 的 BatchWrite 的限制比较不灵活，会限制行数和数据大小，其中行数默认上限是 200 行。在每行都比较小的场景下，200 行一次批量写入是非常不经济的，在我们的这次实验中，我们将上限改为 1000 行，并将 DataX TableStore 写入插件内部一次批量写入的行数也改为 1000 行，来验证将每次写入的包变大后，对写入效率的提升。任务配置更改如下（配置项为 job.content.writer.parameter.batchWriteCount）：
"job": { "content": [ { "reader": { ... }, "writer": { "name": "otswriter", "parameter": { "batchWriteCount":1000, ... } } } ] }}
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再次执行任务，速度如下：
2017-02-08 13:55:16.924 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 11413216 records, 2320073926 bytes | Speed 29.44MB/s, 151849 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 72.662s | All Task WaitReaderTime 1,030.787s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:55:36.925 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 14462240 records, 2939879188 bytes | Speed 29.55MB/s, 152451 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 85.228s | All Task WaitReaderTime 1,297.655s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:55:46.927 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 15979552 records, 3248317815 bytes | Speed 29.41MB/s, 151731 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 89.841s | All Task WaitReaderTime 1,432.022s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:55:56.928 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 17488864 records, 3555129299 bytes | Speed 29.26MB/s, 150931 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 100.300s | All Task WaitReaderTime 1,558.120s | Percentage 0.00%2017-02-08 13:56:06.929 [job-0] INFO StandAloneJobContainerCommunicator - Total 19018240 records, 3866017412 bytes | Speed 29.65MB/s, 152937 records/s | Error 0 records, 0 bytes | All Task WaitWriterTime 106.391s | All Task WaitReaderTime 1,691.072s | Percentage 0.00%
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速度再次提升，从 22MB/s 提升到 29MB/s。TableStore 后续会优化对 BatchWrite 的行数限制，对于行比较小的场景采用一个比较友好的策略。
五：MaxCompute 表分区，提高 DataX Job 并发
以上优化策略都是在单个 DataX Job 的场景下进行的优化，单个 DataX Job 只能够运行在单台服务器上，没有办法分布式的执行。D2 上的托管服务器，一般是千兆网卡，也就是说最多提供 100MB/s 的速度。若想要进一步的速度提升，则必须采用多个 DataX Job 分布在多台服务器上执行才行。
DataX 内的 ODPSReader，可以通过配置一次导出整张表或者表的某个 Partition。我们可以利用 Partition，来将一张表拆分成多个 Job 分散导出，但是要求表必须是多分区的。
在我们的实验中，创建的 MaxCompute 表并不是多分区的，我们重新创建一张多分区的表：
md5 string, userid string, name string, comments string, attr0 string, attr1 string, attr2 string, attr3 string, create_time string, udpate_time string)PARTITIONED BY ( partid string)
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增加一列为 partid，作为分区，我们通过一个 SQL 将原表的数据导入到新表，并自动均匀的分散到 partid：
attr0, attr1, attr2, attr3, create_time, udpate_time, SUBSTR(md5, 1, 1) from data_for_ots;
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以上 SQL 会将 partid 的值取自 md5 列的第一个字符，md5 是一个十六进制的值，字符的取值范围是：0-f，这样我们就将原表切成了一个带 16 个分区的表。我们希望在每个分区内，数据都是均匀的，为了避免长尾，这也是为什么要设计一个 md5 列的原因。
在将一张表拆成多个分区后，我们就可以选择在不同的服务器上，为每个分区启动一个任务，配置如下(job.content.reader.parameter.partition)：
"job": { "content": [ { "reader": { "name": "odpsreader", "parameter": { ... "partition": ["partid=0"], ... } }, "writer": { ... } } ] } }
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由于测试集群规模的原因，我们不演示多个 Job 并发后的速度提升。在 TableStore 服务端能力不是瓶颈的情况下，通过扩展 DataX Job 的并发，速度是能线性提升的。
本文作者：木洛
本文来源：阿里云云栖社区
来源链接：
https://yq.aliyun.com/articles/702318
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