MaxCompute产品使用合集之如何批量导出表的DDL语句

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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 blink 业务延时根据啥计算出来的呀?

大数据计算MaxCompute blink 业务延时根据啥计算出来的呀?

参考回答:

MaxCompute blink 业务延时是根据实时数据处理和查询的性能来计算的。

在大数据计算中,业务延时通常指的是数据从产生到可以被查询和分析的时间。MaxCompute作为阿里云提供的一种大数据计算服务,其业务延时的计算涉及到数据处理和查询的各个环节。以下是影响业务延时的一些关键因素:

  1. 数据处理速度:包括数据的采集、清洗、转换等初步加工的速度。实时计算(Blink)在这一环节扮演着重要角色,它能够快速处理消息队列中的数据。
  2. 存储系统性能:数据存储系统的写入和读取速度直接影响到数据处理的效率。一个高性能的存储系统可以确保数据快速可用。
  3. 查询优化:MaxCompute支持离线作业和短查询两种模式,其中短查询模式针对延迟进行了优化。这种模式下,计算资源是预拉起的,执行计划经过缩减和优化,以减少查询延迟。
  4. 计算资源配置:包括CPU、内存等资源的分配,以及如何有效地利用这些资源进行向量化执行和多层次缓存机制,这些都会影响到业务的响应时间。
  5. 网络传输效率:数据在网络中的传输速度也会影响整体的业务延时,特别是在分布式计算环境中,网络shuffle的效率至关重要。
  6. 接口和工具的对接:如JDBC/ODBC接口的易用性和性能,以及第三方工具的集成程度,都会对业务延时产生影响。

综上所述,MaxCompute blink 业务延时的计算是一个复杂的过程,涉及到数据处理、存储、查询优化、资源分配和网络传输等多个方面。在实际的业务场景中,需要综合考虑这些因素,通过优化每个环节来降低整体的业务延时,以满足实时查询和分析的需求。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/596234



问题二:大数据计算MaxCompute中,申请白名单是按文档里给的链接,是那个蓝色的“网络连接申请表单”吧?

大数据计算MaxCompute中,申请白名单是按文档里给的链接,是那个蓝色的“网络连接申请表单”吧?

参考回答:

是的。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/596232



问题三:大数据计算MaxCompute中,高德的接口是不是在mc的udf里无法调用了?

大数据计算MaxCompute中,高德的接口是不是在mc的udf里无法调用了?

参考回答:

可以用,申请了白名单就可以。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/596229



问题四:大数据计算MaxCompute这边的mc udf访问外网限制,外网是指除了阿里云域名之外的所有网站?

大数据计算MaxCompute这边的mc udf访问外网限制,外网是指除了阿里云域名之外的所有网站?

参考回答:

不是的。 只要是能访问的地址就可以。


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问题五:大数据计算MaxCompute可以批量导出表的DDL吗?

大数据计算MaxCompute可以批量导出表的DDL吗?

参考回答:

MaxCompute没有。可以看下DataWorks的迁移助手。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/596198

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