使用split_size优化的ODPS SQL的场景

首先有两个大背景需要说明如下：
说明1：split_size，设定一个map的最大数据输入量，单位M，默认256M。用户可以通过控制这个变量，从而达到对map端输入的控制。设置语句：set odps.sql.mapper.split.size=256。一般在调整这个设置时，往往是发现一个map instance处理的数据行数太多。

说明2：小文件越多，需要instance资源也越多，MaxCompute对单个Instance可以处理的小文件数限制为120个，如此造成浪费资源，影响整体的执行性能（文件的大小小于块Block 64M的文件）。

场景一：单记录数据存储太少

原始Logview Detail：

可以发现Job只调起一个Map Instance，供处理了156M的数据，但这些数据共有5千多万的记录（单记录平均3个byte），花费了25分钟。
此外，从TimeLine看可以发现，整个Job耗费43分钟，map占用了超过60%的时间。故可对map进行优化。

优化手段：调小split_size为16M

优化之后的logview：