MaxCompute产品使用合集之使用临时查询创建的表,在表管理和公共表没有找到,是什么原因

本文涉及的产品
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使用临时查询创建的表为什么在表管理和公共表里找不到?

大数据计算MaxCompute使用临时查询创建的表为什么在表管理和公共表里找不到?

参考回答:

那就是简单模式了,麻烦DataWorks群问下吧

邀请入群地址:https://wx.dingtalk.com/invite-page/weixin.html?bizSource=____source____&corpId=dingd0cf799086f27cb135c2f4657eb6378f&inviterUid=A26F27643C000F2D94460A2FDF52346D&encodeDeptId=6B32040BBEAFAF1DE93FD50C752B256A


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/585453



问题二:maxcompute udf run测试时,table partititon参数怎么填?

maxcompute udf run测试时,table partititon参数怎么填?

参考回答:

在MaxCompute UDF中,table_partition参数用于指定表分区。这个参数的格式应该是一个字符串,表示分区的名称。例如,如果你有一个名为my_table的表,并且你想要查询其中的202201分区,那么你应该将table_partition参数设置为"202201"

以下是一个具体的示例:

from odps.udf import annotate
from odps import DataFrame
@annotate("string->string")
def my_udf(s):
    # 这里是你的UDF逻辑
    pass
# 使用UDF
df = DataFrame(my_udf, 'my_table', partition='202201')

在这个示例中,我们首先定义了一个名为my_udf的UDF函数,它接受一个字符串参数并返回一个字符串。然后,我们创建了一个新的DataFrame,其中包含了我们的UDF函数、表名和分区名。这样,我们就可以在指定的分区上运行我们的UDF函数了。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/589273



问题三:大数据计算MaxCompute能不能全局设置一次,后续的都生效?

大数据计算MaxCompute能不能全局设置一次,后续的都生效?


参考回答:

setproject odps.sql.executionengine.enable.rand.time.seed=truehttps://developer.aliyun.com/article/1404342


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/585450



问题四:maxcompute资源, 我的dataworks上没显示, 设置里也没找到, 怎么打开?

maxcompute资源, 我的dataworks上没显示, 设置里也没找到, 怎么打开?

参考回答:

看下环境是否和线下一致


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/591041




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
|
3月前
|
DataWorks Kubernetes 大数据
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
|
8天前
|
存储 负载均衡 大数据
大数据水平分区提高查询性能
【11月更文挑战第2天】
20 4
|
10天前
|
存储 人工智能 分布式计算
大数据& AI 产品月刊【2024年10月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年10月】,涵盖本月技术速递、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。
zdl
|
3天前
|
消息中间件 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评:实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比,涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务,显著降低了运维成本,提供了强大的集成能力和弹性扩展,特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议,并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出,实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色,是大数据实时计算的优选方案。
zdl
19 0
|
1月前
|
存储 JSON 监控
大数据-167 ELK Elasticsearch 详细介绍 特点 分片 查询
大数据-167 ELK Elasticsearch 详细介绍 特点 分片 查询
51 4
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
大数据&AI产品月刊【2024年9月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年9月】,涵盖本月技术速递、2024云栖大会实录、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。
|
25天前
|
Oracle 大数据 数据挖掘
企业内训|大数据产品运营实战培训-某电信运营商大数据产品研发中心
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的大数据产品研发中心的产品支撑组设计,旨在深入探讨大数据在电信运营商领域的应用与运营策略。通过密集的培训,从数据的本质与价值出发,系统解析大数据工具和技术的最新进展,深入剖析行业内外的实践案例。课程涵盖如何理解和评估数据、如何有效运用大数据技术、以及如何在不同业务场景中实现数据的价值转化。
36 0
|
1月前
|
SQL 运维 大数据
大数据实时计算产品的对比测评
在使用多种Flink实时计算产品后,我发现Flink凭借其流批一体的优势,在实时数据处理领域表现出色。它不仅支持复杂的窗口机制与事件时间处理,还具备高效的数据吞吐能力和精准的状态管理,确保数据处理既快又准。此外,Flink提供了多样化的编程接口和运维工具,简化了开发流程,但在界面友好度上还有提升空间。针对企业级应用,Flink展现了高可用性和安全性,不过价格因素可能影响小型企业的采纳决策。未来可进一步优化文档和自动化调优工具,以提升用户体验。
115 0
|
1月前
|
SQL 存储 监控
大数据-161 Apache Kylin 构建Cube 按照日期、区域、产品、渠道 与 Cube 优化
大数据-161 Apache Kylin 构建Cube 按照日期、区域、产品、渠道 与 Cube 优化
49 0
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
大数据&AI产品月刊【2024年8月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年8月】,涵盖本月技术速递、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。

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute