MaxCompute产品使用合集之如何从Dataphin使用界面查看版本

问题一：大数据计算MaxComputeexecutor需要生成中间临时文件有办法暂存吗？

大数据计算MaxComputeexecutor需要生成中间临时文件有办法暂存吗？

参考回答：

除非是本地运行的，报错到本机电脑。临时文件写不到MaxCompute的机器上。

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问题二：请问怎么从dataphin使用界面里查看到大数据计算maxcompute的版本？

请问怎么从dataphin使用界面里查看到大数据计算maxcompute的版本？

参考回答：

可以看下 setproject看下项目级别的设置，也可以session级别设置。

https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/maxcompute-v2-0-data-type-edition?spm=a2c4g.11186623.0.i2

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问题三：大数据计算MaxCompute tunnel 批量上传一次多大的数据性能最好64M？

大数据计算MaxCompute tunnel 批量上传一次多大的数据性能最好64M？

参考回答：

可以看下官网文档的限制：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/tabletunnel?spm=a2c4g.11186623.0.0.5127706bIKNV9d#section-e76-tln-rmo

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问题四：大数据计算MaxCompute 中需要加锁吗？

大数据计算MaxCompute 中需要加锁吗？

参考回答：

在使用Go SDK中的*tunnel.RecordPackStreamWriter进行大数据计算MaxCompute操作时，是否需要加锁取决于具体的使用场景和并发访问情况。具体如下：

1. 并发控制：如果多个goroutine或者线程可能会同时访问或修改同一个资源，那么通常需要加锁以避免竞态条件（race condition）的发生。
2. 资源访问：在MaxCompute的操作中，如果有共享资源的访问，比如共享的数据结构或者状态信息，为了防止数据不一致，加锁是必要的。
3. 性能考虑：加锁会带来一定的性能开销，因此在没有多线程竞争的情况下，不必要的加锁可能会导致性能下降。
4. SDK文档：建议查阅Tunnel SDK的官方文档或示例代码，了解是否有关于并发操作的最佳实践或指导原则。
5. 产品详情：了解MaxCompute产品的并发控制机制和数据一致性保证，可以帮助判断在特定操作中是否需要考虑加锁。
6. 测试验证：在实际的开发过程中，通过测试来验证在并发环境下的行为是否符合预期，确保数据的一致性和程序的正确性。

综上所述，是否需要加锁取决于您的具体应用场景。如果您不确定，可以考虑咨询专业的MaxCompute技术支持或者在开发者社区寻求帮助。

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问题五：大数据计算MaxCompute执行到这里是结束了吗？

大数据计算MaxCompute执行到这里是结束了吗？

参考回答：

楼主你好，看了你的截图信息，目测是执行结束了。

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