MaxCompute产品使用合集之如何将数据迁移到CDH Hive

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 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。

问题一:大数据计算MaxCompute这个创建数据集成同步任务的时候,怎么有调度配置的请求参数?

大数据计算MaxCompute这个创建数据集成同步任务的时候,怎么有调度配置的请求参数?

参考回答:

在MaxCompute中,使用DataWorks OpenAPI创建数据集成同步任务(CreateDISyncTask)时,确实涉及到调度配置的请求参数。这些参数通常包括任务的执行时间、调度周期、调度依赖等,用于控制任务的自动运行。

DataWorks本身提供了一套完善的调度系统,可以通过可视化界面进行任务工作流的配置、周期性调度执行任务以及元数据管理。如果您需要更深层次地操作调度配置,DataWorks的DataStudio可以开发周期性MaxCompute作业,并配置相关的调度时间和依赖等属性。

此外,DataWorks后台的调度系统非常强大,它可以根据节点的调度配置模拟任务调度时的参数转换,确保调度参数转换的正确性。如果参数值不符合预期,您应该根据业务需求及时调整调度配置,以免影响任务的正常调度运行。

综上所述,DataWorks OpenAPI中的CreateDISyncTask API是用于创建数据集成同步任务的,而调度配置的相关操作可以通过DataWorks的可视化界面和DataStudio来完成。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/599072



问题二:大数据计算MaxCompute独享资源组4c8g 性能瓶颈咱们测试过吗?

大数据计算MaxCompute独享资源组4c8g 性能瓶颈咱们测试过吗?

参考回答:

参考文档的速率https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/optimize-the-performance-of-batch-synchronization-nodes?spm=a2c4g.11186623.0.i24#section-1tq-71w-gr5


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/599071



问题三:大数据计算MaxCompute把云上mc的数据拿下来,放到cdh hive里面,这块有推荐的工具吗?

大数据计算MaxCompute把云上mc的数据拿下来,放到cdh hive里面,这块有推荐的工具吗?

参考回答:

用DataWorks的数据同步。https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/supported-data-source-types-and-read-and-write-operations?spm=a2c4g.11186623.0.0.7299340dsOAcWC


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/599070



问题四:大数据计算MaxCompute最近欧洲弗兰克福那边的结点有调整什么不,突然作业开始慢?

大数据计算MaxCompute最近欧洲弗兰克福那边的结点有调整什么不,突然作业开始慢?

参考回答:

具体可以看下文档公告。如果没有文档说明就是没有调整https://help.aliyun.com/zh/dataworks/product-overview/announcements-and-updates/?spm=a2c4g.11186623.0.i4&shareId=69288cda009372f824df1fab486b4a35 


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/599069



问题五:大数据计算MaxCompute中dataworks创建oss外部表时,此时的分区是怎么设置的?

大数据计算MaxCompute中dataworks创建oss外部表时,此时的分区是怎么设置的?

参考回答:

在DataWorks中创建OSS外部表时,如果表是分区表,分区的设置通常依赖于OSS中数据的存储结构。具体如下:

  1. 数据准备:确保OSS中的数据已经按照一定的分区方式组织好。例如,可以按照日期、地区等维度进行分区,每个分区的数据存储在对应的OSS目录中。
  2. 语法格式:在创建OSS外部表时,需要指定表的路径和文件格式。如果是Parquet格式的文件,DataWorks会自动识别并关联相应的分区信息。
  3. 分区路径:MaxCompute支持标准的分区路径格式,如oss://bucket/table/date=xxx/region=yyy,也支持自定义分区路径格式。这些路径定义了如何从OSS中读取特定分区的数据。
  4. 网络连通性:由于MaxCompute和OSS是独立的服务,网络连通性可能会影响MaxCompute访问OSS数据的能力。建议使用OSS私网地址来确保网络的畅通。
  5. 数据引入:创建完OSS外部表后,可能需要执行额外的操作来引入分区数据,使得MaxCompute能够识别和使用这些分区。

综上所述,创建OSS外部表时,分区的设置主要取决于OSS中数据的组织结构和存储路径。正确配置分区可以提高数据处理效率,减少不必要的数据读取。在实际操作中,应根据实际的数据存储情况和业务需求来设置分区。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/599068

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。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据& AI 产品月刊【2025年4月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年4月】,涵盖4月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
面向 MoE 和推理模型时代:阿里云大数据 AI 产品升级发布
2025 AI 势能大会上,阿里云大数据 AI 平台持续创新,贴合 MoE 架构、Reasoning Model 、 Agentic RAG、MCP 等新趋势,带来计算范式变革。多款大数据及 AI 产品重磅升级,助力企业客户高效地构建 AI 模型并落地 AI 应用。
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
本文深入介绍 Hive 与大数据融合构建强大数据仓库的实战指南。涵盖 Hive 简介、优势、安装配置、数据处理、性能优化及安全管理等内容,并通过互联网广告和物流行业案例分析,展示其实际应用。具有专业性、可操作性和参考价值。
大数据新视界 --大数据大厂之Hive与大数据融合:构建强大数据仓库实战指南
|
3月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据& AI 产品月刊【2025年3月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年3月】,涵盖3月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
4月前
|
边缘计算 人工智能 数据挖掘
|
4月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据& AI 产品月刊【2025年1、2月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年1、2月】,涵盖双月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
|
6月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
315 8
|
6月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 DataWorks
DataWorks产品评测:大数据开发治理的深度体验
DataWorks产品评测:大数据开发治理的深度体验
278 1
|
SQL 数据采集 数据挖掘
大数据行业应用之Hive数据分析航班线路相关的各项指标
大数据行业应用之Hive数据分析航班线路相关的各项指标
289 1
|
9月前
|
SQL 分布式计算 Java
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive
199 0

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute