问题一：删除，和变动的数据，hive分区要怎么处理呢？
删除，和变动的数据，hive分区要怎么处理呢？
参考回答：
即使业务数据会变动且没有一个截止日期，仍然可以采用分区策略来管理Hive中的数据。在Hive中，可以使用动态分区或者静态分区来处理这种情况。
动态分区可以根据实际数据的情况，将数据自动分配到不同的分区中，无需手动指定分区的范围。例如，可以根据时间字段将数据动态地分配到不同的月份或季度分区中。这样可以方便地对数据进行查询和管理，同时提高查询效率。
对于没有截止日期的业务数据，可以选择一个适当的日期范围作为分区的依据。例如，可以选择最近一年的数据作为当前分区，将更早的数据作为历史分区。这样既可以方便地对当前数据进行查询和管理，也可以保留历史数据供后续分析。
总之，分区是一种有效的数据管理策略，可以根据实际情况选择适当的分区方式来处理不断变动的业务数据。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595611
问题二：使用自建flink写入大数据计算MaxCompute数据写不进去是咋回事？
使用自建flink写入大数据计算MaxCompute数据写不进去是咋回事？
参考回答：
在使用自建Flink集群写入阿里云MaxCompute的Transaction Table 2.0时，如果数据无法成功写入，可能存在以下原因及相应的解决办法：
- Flink Connector MaxCompute版本兼容性问题：
- 确保你使用的Flink版本与MaxCompute的Flink Connector版本兼容。不同版本的Flink与Connector之间的兼容性可能导致写入失败。
- 配置错误：
- 检查Flink作业配置，确保正确设置了MaxCompute的接入点（Endpoint）、Access Key ID、Access Key Secret以及Project名称等相关参数。
- 针对Transaction Table 2.0，需要确认是否正确配置了事务相关的参数，如事务模式、事务表的写入模式等。
- 表结构不匹配：
- 确认Flink作业产生的数据流结构与MaxCompute表结构完全一致，包括字段名、字段类型、分区等信息。
- 权限问题：
- 检查Flink作业运行时使用的账号是否具备向MaxCompute表写入数据的权限。
- 事务一致性问题：
- Transaction Table 2.0支持ACID特性，如果Flink作业中处理数据的方式不符合事务性的要求，可能会导致写入失败。确保Flink作业内部的事务处理逻辑正确，例如批处理作业完整结束后提交事务。
- 网络问题或超时：
- 检查Flink集群与MaxCompute之间的网络连接状况，确保没有网络不稳定或超时等问题。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595500
问题三：大数据计算MaxCompute有解析 嵌套 json的demo么？
大数据计算MaxCompute有解析 嵌套 json的demo么？
参考回答：
看下json函数有没有符合的。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/complex-type-functions?spm=a2c4g.11186623.0.0.2d5c5251PgAy1d
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595499
问题四：大数据计算MaxCompute中data_works查询元数据信息的是哪个表啊？
大数据计算MaxCompute中data_works查询元数据信息的是哪个表啊？
参考回答：
MaxCompute有Information Schema。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/595495
问题五：大数据计算MaxCompute有没有应用程序通过公网 去访问 mc的文档呢？
大数据计算MaxCompute有没有应用程序通过公网 去访问 mc的文档呢？
参考回答：
https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/jdbc-reference/?spm=a2c4g.11186623.0.i43 ，
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/593987
