本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下 演讲人：张治国|阿里云智能计算平台研究员、阿里云MaxCompute负责人 演讲主题：MaxCompute架构升级及开放性解读 活动：2023云栖大会

本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下： 演讲人：刘一鸣 | 阿里云自研大数据产品负责人 演讲主题：Data+AI时代大数据平台应该如何建设

阿里云 MaxCompute MaxFrame 正式开启邀测，统一 Python 开发生态，打破大数据及 AI 开发使用边界。

一，背景与概述    复杂系统的灾难恢复是个难题，具有海量数据及复杂业务场景的大数据容灾是个大难题。    MaxCompute是集团内重要数据平台，是自主研发的大数据解决方案，其规模和稳定性在业界都是领先的。

本文介绍了三种常见的有限元网格生成方法：映射法、四（八）叉树法和Delaunay三角化法。映射法通过坐标变换将物理域映射到规则参数域，适合生成结构化和非结构化网格，但处理复杂区域时较困难。四（八）叉树法基于栅格，通过递归细分逼近边界，适用于非结构化网格，但内部和边界网格的相容剖分较复杂。Delaunay三角化法通过保证外接圆特性生成高质量网格，适用于凸区域，但在凹区域需进行边界恢复。前沿推进法则从边界开始逐步向内生成网格，边界质量好，但数据结构设计和推进规则制定有一定挑战。这些方法各有优缺点，常结合使用以优化网格剖分。

数据开发基本都是从陌生到熟悉，但是写多了就会发现各种好用的工具/函数，也会发现各种坑，本文分享了作者从拿到数据到数据开发到数据监控的一些实操经验。

MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台，广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践，可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集，涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。

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MaxCompute的租户级别Information Schema从租户角度提供项目元数据及使用历史数据等信息，您可以一次性拉取您同一个元数据中心下所有Project的某类元数据，从而进行各类元数据的统计分析。

数仓学习---数仓开发之DWS层

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本文重点尝试从ODPS SQL的逻辑执行计划和Logview中的执行计划出发，分析日常数据研发过程中各种优化方法背后的原理，覆盖了部分调优方法的分析，从知道怎么优化，到为什么这样优化，以及还能怎样优化。

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本教程将指导开发者通过MaxCompute SQL分析，快速体验MaxCompute产品，完成开通、执行SQL语句查询数据。无需进行数据同步，可直接上手体验数据分析。

本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新，围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。

通过MaxCompute租户级别Information Schema的“TASKS_HISTORY”视图可以统计查看MaxCompute计算作业的元数据信息，方便您进行作业审计以及各类统计，指导作业性能、成本优化。

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阿里云分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame 兼容 Pandas 接口且自动进行分布式处理，在保证强大数据处理能力的同时，可以大幅度提高数据处理规模及计算效率。

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阿里数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。

阿里云MaxCompute-Hive作业迁移语法兼容性踩坑记录