DataWorks中maxcmpute的底层底层是啥？

在DataWorks中，MaxCompute（原名为ODPS，Open Data Processing Service）是阿里云提供的大数据计算服务。它是一种快速、弹性和可靠的云原生计算引擎，旨在处理大规模数据处理和分析任务。

MaxCompute的底层架构是基于阿里巴巴自主研发的分布式计算框架和存储引擎。它主要包括以下几个核心组件：

分布式计算引擎：MaxCompute采用了基于批处理的计算模型，支持类SQL语法和自定义的MapReduce编程模型。它通过将大规模数据划分为多个分区，并在分布式计算集群上并行执行计算任务，实现高效的数据处理。

存储引擎：MaxCompute使用了分布式文件系统（Distributed File System，简称DFS）作为底层的存储引擎。DFS将数据划分为多个块存储在多个物理节点上，实现了数据的可靠存储和高吞吐量的访问。

元数据服务：MaxCompute的元数据服务负责管理和存储数据表、分区、视图等的元数据信息。它提供了元数据的查询、注册和变更功能，支持对表结构的动态调整和元数据的版本管理。

资源调度与管理：MaxCompute通过资源调度器实现对计算资源的动态分配和管理。它根据作业的需求和集群的可用资源进行智能调度，以实现最佳的计算性能和资源利用率。

MaxCompute是阿里云提供的大数据计算和存储服务，其底层实现了分布式计算和存储技术。

在底层，MaxCompute使用了自主研发的分布式计算引擎，称为MaxCompute计算引擎。这个引擎基于Google的MapReduce论文和Dremel论文的思想，并进行了优化和改进，以适应大规模数据处理和分析的需求。

MaxCompute计算引擎使用了分布式文件系统（Distributed File System，简称DFS）来存储数据。它支持多种数据格式，如文本、序列化文件、Parquet等，并提供了高效的数据压缩和索引技术，以提升存储和查询性能。

此外，MaxCompute还包含了元数据管理、权限控制、作业调度和监控等功能，以支持数据开发、编排和运维工作。它提供了一套完整的数据开发和运行环境，可通过SQL、MapReduce、Graph等编程模型进行数据处理和分析。