阿里云 MaxCompute 2021-7 月刊

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: MaxCompute 7月刊将带您了解7月最新发布的项目删除、SQL性能优化推荐等功能以及7月、8月精彩直播课程,欢迎阅读。

本期月刊将为您带来 MaxCompute 7月份产品最新动态。


导读

  • 7月产品发布最新动态
  • 最佳实践好文推荐
  • 7月技术直播回顾
  • 8月技术直播预告



7月产品发布最新动态


1、MaxCompute项目删除新功能发布 查案文档 >>


适用客户

大数据开发者、管理者


发布功能

MaxCompute支持 "通过MaxCompute控制台-项目列表-更多操作" 删除项目,提供“逻辑删除,15天内可恢复”、“立即删除”两种删除方式,选择立即删除后可立即创建同名项目。


方式一,逻辑删除,删除后项目不可用,15天内可恢复(包括恢复数据),超过15天会彻底删除并永久无法恢复。

方式二,立即删除,彻底删除,永久不可恢复,此方式删除后可马上创建同名项目。


2、MaxCompute管家发布新的SQL性能优化推荐 查看文档 >>


适用客户

适用于通过 MaxCompute 进行大数据开发的开发者和审计运维人员


发布功能

MaxCompute管家定期推荐需要进行性能或成本优化的作业列表,本次主要是针对 “适合启用 Dynamic Filter 进行性能优化的包含JOIN的SQL周期作业”。推荐的结果列表将给出最近一次执行的instance id(点击可进入Logview),以及join的输入输出数目,同时预测通过 Dynamic Filter 优化后SQL的加速效率和HINT方式辅助信息,很方便的获取到需要优化的作业信息,通过信息判断是否需要对作业进行优化。若推荐的列表里觉得有作业无需进行优化,则可针对此作业进行取消订阅。


3、MaxCompute SQL 子查询支持多列运算的语法  查看文档 >>


适用客户

大数据开发者,分析师


发布功能

MaxCompute SQL 兼容postgresql子查询语法,提供in subquery/scalar subquery支持多列运算的语法,in 类型的子查询语法支持在where语句中的in的表达式value为简单的多列select,或value包含聚合函数,或value为多个常量。scalar 类型的子查询语法支持select语句中包含多列scalar子查询等值比较表达式,或select语句为多列与scalar子查询等值比较boolean表达式,或where语句中多列与scalar子查询等值比较表达式。


4、MaxCompute SQL 支持对部分聚合函数输入预排序  查看文档 >>


适用客户

开发者、分析师


发布功能

MaxCompute SQL 支持对WM_CONCAT、COLLECT_LIST及UDAF输入预排序。

MaxCompute SQL 的聚合函数WM_CONCAT, COLLECT_LIST及对数据输入顺序敏感的UDAF函数,如果指定了排序列 WITHIN GROUP (ORDER BY col1[, col2...]),那么聚合函数的输入会保证有序。


5、MaxCompute SQL 内建函数增强对复杂数据类型数据的处理能力  查看文档 >>


适用客户

开发者、分析师、对复杂类型数据有处理需求或希望提升处理效率的用户


发布功能

MaxCompute SQL 为提升复杂数据类型(ARRAY、MAP、STRUCT)数据的处理能力和效率,增加了大量内建函数,可以使用内建函数对输入的复杂数据类型数据进行处理,或经过函数处理输出复杂数据类型数据。


同时提供了高阶函数增强复杂数据类型数据的处理能力,相较于普通函数的输入参数只能是数据,高阶函数的输入参数本身可以是一个函数。因此高阶函数可以处理输入的复杂数据类型数据,并使用lambda表达式简化处理逻辑语法表达。


最佳实践好文推荐



7月技术直播回顾


2021阿里巴巴大数据技术公开课第一季 — 外部工具连接SaaS模式云数仓MaxCompute实战

「 第一讲 」商业BI分析工具篇   直播回放 >>

「 第二讲 」开源BI分析工具篇 & 数据库管理工具篇   直播回放 >>

「 第三讲 」ETL工具篇   直播回放 >>


8月技术直播预告


2021 阿里巴巴大数据技术公开课第二季 — SaaS 模式云数据仓库MaxCompute 应用场景实践

第二季海报有二维码.png


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
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