大数据计算 MaxCompute

本文首先对MaxCompute作业执行的各个阶段进行说明，然后以MaxCompute Studio为例，说明如何查看作业排队位置，查看队列详情以及作业状态转换历史信息。

一，前面的话 表和列的统计信息对CBO的结果有着极大地影响，能够高效和准确的收集统计信息是极其重要的。但高效和准确是矛盾的，更准确的统计信息往往需要更多的计算，我们能做的是在高效和准确之间找到更好的平衡。

针对本题，粗略地把研发人员的能力分为以下3类： 业务逻辑研发的能力：将业务逻辑转化为代码实现的能力。 系统架构的能力：高并发高负荷系统的设计实现能力，系统底层服务的研发能力。 特殊领域： 机器学习，自然语言，搜索推荐，语言与框架的开发等特殊的小众领域，暂不做讨论。

创投市场再次风起。2017年7月，袋鼠云宣布，获得来自戈壁创投主投、元璟资本跟投的A轮融资，相对于当前冷淡的投资市场，此举也再次引发了行业对大数据、云计算技术创新企业的关注。据袋鼠云CEO陈吉平（花名：拖雷）介绍，获得的资金将投入到三个方面：数据智能产品研发、高端数据智能人才的引进和培养、袋鼠云品牌打造和市场推广。

PyODPS支持用 Python 来对 MaxCompute 对象进行操作，它提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，并且可以用 ml 模块来执行机器学习算法。

SQL基础有这些操作（按照执行顺序来排列）： from join(left join, right join, inner join, outer join ,semi join) where group by select sum distinct count order by 如果我们能理解mapreduce是怎么实现这些SQL中的基本操作的，那么我们将很容易理解怎么优化SQL写法。

发个牢骚，搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司，都需要对数据仓库有一定的重视，而不是谈一句自己是搞大数据的就很厉害了。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。

如果你初来乍到，大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。 让我们开始吧： 1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。

小红唇和阿里云大数据平台的牵手要从2016年5月份说起。随着小红唇业务的发展，用户量和内容量不断增加，迫切需要推出个性化功能，增加用户的使用时长和用户粘度。对于一个没有大数据/机器学习经验和技术储备，并且开发人员有限的年轻团队，在业务快速发展的情况下，如何在非常有限的开发资源和不影响正常业务开发的前提下，快速建立起自己的推荐系统，成为摆在小红唇技术团队面前一个不小的挑战。

small is beautiful，small is powerful

　 无人机、无人车……随着智能无人技术的兴起，背后的核心技术越加受到业界的关注。近日，全球最大地基增强系统运营商千寻位置成功研发出全球首个支持A-北斗的辅助定位平台FindNow, 大大缩短定位时间;结合使用阿里云大计算力量的千寻云踪-位置数据接入服务，为全国智能产业提供厘米级乃至毫米级高精度位置定位，快速＋精准定位，为汽车导航、精准农业、防灾减灾等行业正迎来新的机遇。

猜猜我在哪儿？   没错，这里是巴黎VivaTech科技展现场！阿里云携众多黑科技亮相，并宣布年内在欧洲节点部署MaxCompute服务，为同类技术出海之最！   ET城市大脑、ET工业大脑、ET医疗大脑和ET环境大脑这些人工智能领域的新案例，老外问的问题差点答不完！     远在时尚之都的国际友人，纷纷忍不住纷纷点赞，请看大屏幕： （小编外语不好，如下字幕如有雷同，纯属巧合。

迁移计划概述： 第一阶段：前期沟通&准备 1、 请先熟悉Dataworks的相关操作，比如节点的新增、执行、调度运维等相关操作； 2、 本次迁移只把用户在采云间里面的任务迁移到DataWorks里面，需要用户提前确认采云间用到的odps项目在DataWorks中是否已经创建且可用；如果用户

通过MaxCompute UDF来给海量数据的每一行产生唯一的id

本文主要介绍厦门美柚科技有限公司在基于MaxCompute多团队协同数据开发项目管理,权限管理,以及数据,资源共享的最佳实践

本文我们将通过对有同样数据量、表结构除分区列其他都一模一样的表,从查询计算、写入、删除数据几个简单操作进行对比，了解MaxCompute分区表和非分区表在使用上有什么差异。 在介绍之前，需要大家先了解MaxCompute分区的概念。

大数据计算服务（MaxCompute，原名 ODPS，https://www.aliyun.com/product/odps）是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案。MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

oracle 数据类型 转到ODPS，映射关系

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在如今互联网环境下，网络上的各种业务数据，如新闻，社交网站，交易类数据等各种各样的数据越来越多被应用到企业的数据运营中，这些数据一般都数据量巨大，是最适合用MaxCompute来进行分析和加工的一类数据，尤其可以利用MaxCompute的机器学习能力来完成一些数据挖掘的业务场景，本文就介绍如何利用开源的Scrapy爬虫框架来爬取新闻网站的数据到MaxCompute中。

数字经济时代，互联网改变着我们生活的方方面面，同时也在改变着商业世界的运营法则。而随着云计算、移动互联网、人工智能、大数据新一代技术的应用和发展，以及传统行业转型升级的日益深化，二者之间的关系变得愈发紧密。

看到很多用户经常会问如何对分组内进行排序。官方文档：https://help.aliyun.com/document_detail/34994.html?spm=5176.doc27891.6.611.

1. 假设我们在MaxCompute中有两张表，其中一张表是存用户基本信息，另一张表是存用户的地址信息等，表数据假设如下： user_basic_info: id name 1 a 2 b 3 c

作者：王永伟 规范化和反规范化   当属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度时，此模式被称为雪花模式。大多数联机事务处理系统（OLTP）的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术，通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。

作者：王永伟 在Kimball所著的《数据仓库工具箱》一书中，对于维度模型设计采用的4步设计方法：1.选择业务过程 2.声明粒度 3.确定维度 4.确定事实。 在当前的互联网大数据环境下，面对复杂的业务场景，为了更有效准确地进行维度模型建设，基于Kimball的4步维度建模方法，我们进行了更进一步的改进。

基于阿里云数加·MaxCompute构建大数据仓库的开发工具利器Data IDE《MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据开发工具篇》，那么基于Data IDE进行数据开发想必也遇到一些不少的困惑，就自己在培训过程中的一些经验或者说阿里集团内的踩坑之路与大家在此分享，也欢迎拍砖。

MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。   由于 MaxCompute是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。

作者：墨逐   人力资源管理系统是用集中的数据将几乎所有的人力资源相关的信息（组织、招聘、薪资、绩效、审批等）统一管理起来，是企业运行必不可少的管理软件。国际上知名的有Oracle PeopleSoft、SAP 和Workday HCM，世界500强公司有超过一半都在使用。

参考消息网6月19日报道 英媒称，阿里巴巴旗下的云计算部门阿里云将于2017年下半年将其“MaxCompute”大数据服务带入欧洲。 据英国科技经济类网站硅谷网6月15日报道，当地时间6月15日，阿里云在巴黎VivaTech国际科技创新大会上宣布大数据计算产品“MaxCompute”将于年内在欧洲市场开服，该技术涵盖处理分析、机器学习等一系列完善的数据智能服务。

本实验通过大数据开发套件的整库迁移功能，快速将 MySQL 数据整库迁移到 MaxCompute，从而提升工作效率、降低用户使用成本。

据媒体报道，6月16日，国际知名调研机构Gartner公布了2017年全球云计算IaaS魔力象限，阿里云强势崛起成为这一核心领域的前四名。这也是中国云计算厂商首次进入Gartner的IaaS魔力象限。

在大数据开发套件中是可以实现mongo同步到Maxcompute。 数据集成文档：https://help.aliyun.com/document_detail/47677.html?spm=5176.7750354.6.599.jGn50I 后端是通过华东1区的调度资源进行数据的调度传输。

数加·大数据开发套件目前支持任务调度周期有五种：天、周、月、分钟、小时。本文将介绍这五种周期的配置和调度形态。 调度规则——调度任务是否能运行起来要满足的条件： 上游任务实例是否都运行成功。若所有上游任务实例都运行成功则触发任务进入等待时间状态。

有什么办法把MaxCompute的作业、设置和自己的代码做无缝集成呢，MaxComput SDK就能干这个。本文就实际的工作中最常见的几个场景，做一些示例。

大数据开发过程中常遇到不同运行周期的任务进行依赖，常见**天任务依赖小时任务**、**小时任务依赖分钟任务**。那么如何通过大数据开发套件开发这两种场景呢？ 本文将从这两个场景出发，结合调度依赖/参数/调度执行等，介绍不同周期调度依赖的最佳操作实践。

大家在使用大数据计算服务MaxCompute时，最头疼就是我现在已有的数据如何快速上云？我的日志数据如何采集到MaxCompute上？等等。。。具体详见《MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——数据上云篇》。

DT时代，越来越多的企业应用数据步入云端。与传统Hadoop相比，阿里云数加MaxCompute(原名ODPS)向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

案例说明 本案例主要是介绍如何通过数加MaxCompute+大数据开发套件两个产品实现简单的网站数据统计分析。 适用人群 MaxCompute初学者，特别是无大数据开发基础但有数据库使用基础。 案例侧重 数据库工程师快速上手MaxCompute进行大数据开发，简单了解在MaxCompute做大数据ETL过程，同时了解一些MaxCompute SQL和常用数据库SQL的基本区别。

根据《MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——计量计费篇》的了解，大家清楚了MaxCompute可以做什么，计费模式如何，想必大家也开通了MaxCompute想进行一次POC，但是大家遇到第一个问题一定是我的数据如何上云？

数加就是阿里云专业搞大数据各种神器的产品大家族其实技术型产品也没辣么难懂，一层各种形式计算完给到二层做数据展现&算法加工，三层通过各种算法延展粗各种数据应用.您买间屋也行，买一层可以，要是高兴买整栋楼都随您意！

最近有朋友问，客户在香港ECS上搭建的MySQl，大概有100GB以上的数据，能否通过MaxCompute做海量数据分析，我的回答是YES！ 但客户担心香港与大陆之前数据连通性问题，我的回答依然是YES！ 为了让更多个客户不再困扰，笔者做了一份教程，可以通过大数据开发套件中的经典网络进行同步数据

我们的集群规模不断地在加大， 与此同时我们却有着不同的感受，明显感觉到了各种任务的运行效率都在变低，其中AllOrNothing这类任务表现尤为明显

本文把我通过Flunetd，把数据上传到DataHub的配置过程记录下来，希望对大家在配置中能有帮助。

根据John Matherly的说法，不适当地配置HDFS服务器——主要是Hadoop安装——将会泄露超过5PB的信息。John Matherly是用于发现互联网设备的搜索引擎Shodan的创始人。 这位专家说，他发现了4487个HDFS服务器实例，这些服务器可通过公共IP地址获得，而且不需要身份验证。

写这篇文之前想起一个段子：“你在干嘛？”“我在王健林这儿跟马云谈生意。”“说人话！”“我在万达广场逛无聊了坐着拿手机淘宝……” 所以，本来开篇想说上周到马云那里聊了会最新的云计算技术，想想还是不那么得瑟，老实交代吧，上周五到杭州阿里巴巴总部以开小规模研讨会的名义实质上主要是去参观学习了一圈。