问题一：请问大数据计算MaxCompute外部表，文件oss路径。读取这个表的时候不需要数据传输费用吧？
请问大数据计算MaxCompute外部表，文件oss路径。读取这个表的时候不需要数据传输费用吧？
参考答案：
location里面的oss endpoint是内网吗 内网应该没有费用。
公网应该会在oss有费用吧。 MaxCompute数据上传如果用的是公共数据传输资源组 不收费
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问题二：大数据计算MaxCompute设置时间戳类型是在建表语句这样加吗？
大数据计算MaxCompute设置时间戳类型是在建表语句这样加吗？ 
参考答案：
确实，你可以在创建MaxCompute表时设置时间戳类型。具体来说，你可以使用"from_utc_timestamp"函数将一个UTC时间的时间戳转换为一个指定时区的时间戳。此外，你还可以使用"CURRENT_TIMESTAMP"来返回当前的时间戳。请注意，在设置时间戳字段时，需要确保你的输入时间是符合要求的，否则可能会遇到错误。
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问题三：大数据计算MaxCompute quickBI怎么设置会比较好一点？
大数据计算MaxCompute quickBI在使用maxcompute作为数据源的时候，创建数据集查询超时，数据集都无法保存，这个怎么设置会比较好一点？不想让其他的任务超时时间发生改变
参考答案：
可以尝试以下方法来解决MaxCompute数据集查询超时的问题：
- 增加查询超时时间：在创建数据集时，可以设置查询超时时间。将超时时间适当延长，以确保查询能够完成。
- 优化查询语句：检查查询语句是否存在性能问题，如使用大量的子查询、连接操作等。可以通过优化查询语句来提高查询效率，减少查询时间。
- 分批处理数据：如果数据集较大，可以考虑将数据分成多个批次进行处理。每次只处理一部分数据，避免一次性处理大量数据导致超时。
- 调整并发数：根据实际情况，可以适当调整并发数。增加并发数可以提高数据处理速度，但也需要注意不要超过系统承受范围。
- 升级硬件配置：如果以上方法都无法解决问题，可以考虑升级硬件配置，如增加计算资源、内存等，以提高系统性能和处理能力。
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问题四：大数据计算MaxCompute为什么 odps spark 任务运行那么慢,？
大数据计算MaxCompute为什么 odps spark 任务运行那么慢, 正常sql在 odps sql 运行只需要十几秒, 在 spark 要四五分钟, 而且形同数据量 spark 写入表里的存储大小, 是 sql 写的 10倍大 ？ 
参考答案：
我理解这个不能这么比，底层运行机制、环境都不一样。SQL正常来讲是比较快，这是正常的。MaxComputeSQL的性能本身是要比spark快的，因为存储的问题。可以看一下1029和1030的对比。命令：desc extended sale_detail partition (sale_date='2013'); 
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问题五：大数据计算MaxCompute外网访问申请已经通过了, 是不是还有哪里需要配置 ？
大数据计算MaxCompute外网访问申请已经通过了, 现在访问还是超时的问题, 我这个程序没有使用到spark 你看看是不是还有哪里需要配置 ？ 
参考答案：
spark作业需要加一下参数 
ODPS spark节点的话因为是spark作业类型，需要加一下访问外网的配置。
生产环境：加配置 + 提交发布后在运维中心运行下试试；
开发环境：提申请 + 加配置 + 冒烟测试；
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