一、 MaxCompute是什么？
你的OSS数据是否作堆积在一旁沉睡已久，存储成本变为企业负担？你是否想唤醒沉睡的数据，驱动你的业务前行？MaxCompute可以帮助你高效且低成本的解决这些问题，通过对海量数据进行分析和计算来实现勾勒用户画像、提升营销转化、挖掘产品优化方向、预测业务发展等丰富的业务场景。
MaxCompute是一项提供快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案的大数据计算服务，可以高效并经济的分析处理海量数据。作为阿里云大数据旗舰产品，MaxCompute的EB级别性能处理达到了全球领先性，被Forrester评为全球云端数据仓库领导者。同时，MaxCompute也是阿里巴巴内部大数据旗舰平台，阿里巴巴近99%的数据存储以及95%的计算能力都在这个平台上产生。
最近MaxCompute重磅推出了一项重要特性：OSS外表查询功能。该功能可以帮助您直接对OSS中的海量文件进行查询，而不必将数据加载到MaxCompute 表中，既节约了数据搬迁的时间和人力，也节省了多地存储的成本。除此之外，MaxCompute外表查询功能还拥有如下的优势：
1、MaxCompute是一个无服务器的分布式计算架构，无需用户再额外维护和管理服务器基础设施，能方便及时的为OSS用户提供临时按需的查询服务，从而大大帮助企业节省成本。目前该功能处于公测阶段，免费使用；
2、支持处理OSS上开源格式的结构化文件，包括：Avro、CSV、ORC、Parquet、RCFile、RegexSerDe、SequenceFile和TextFile，同时支持gzip压缩格式；
3、提供灵活的用户自定义代码的处理框架，用来支持处理OSS上非结构化文件，用户可以自行编写代码直接对OSS上的数据进行处理和计算。比如对OSS上的视频，图像，音频，基因，气象等数据进行特征提取和分析，可以支持丰富的第三方音视频处理库；
二、 客户案例
1、华大基因
基因技术从实验室逐渐进入生活场景，数据体量爆发式增长，远超出传统计算能力所能支持的范围。基于这样的背景，华大选择了MaxCompute。在百万人基因组项目中，对人群结构的分析，oss存放了大量的fastq文件，传统计算方式需3-5天，且需要将数据同步到数据仓库，现在通过外表功能，MaxCompute可使整个分析在1小时内完成，极大加速了数据吞吐和交付生产效率。
2、天弘基金
天弘基金旗下的余额宝，是中国规模最大的货币基金。除理财功能外，余额宝还是移动互联网时代的现金管理工具。余额宝每天有大量的金融数据交换文件存放在oss上，需要进行超大文本文件的结构化分析，之前是把oss文件先下载到本地，然后再上传到MaxCompute，链路长且效率不高。现在oss上的大文件可以直接用外部表的方式加载到MaxCompute做分析，整个链路的效率得到了大幅提升。
三、 如何使用MaxCompute？
下面我们通过两个简单的示例，介绍如何通过MaxCompute外表功能实现对OSS数据的分析和处理。
场景一：物联网采集数据分析
Step1：准备工作
1、开通OSS 、MaxCompute服务
您可以通过官网分别开通OSS、MaxCompute服务，并创建OSS bucket、MaxCompute Project。
2、采集数据到OSS
您可以使用任何数据集来执行测试，以验证我们在这篇文章中概述的最佳实践。
本文准备一批 CSV 数据存在 OSS 上，endpoint 为oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com，bucket 为oss-odps-test，数据文件的存放路径为/demo/vehicle.csv。
3、授权MaxCompute访问OSS
MaxCompute需要直接访问OSS的数据，前提需要将OSS的数据相关权限赋给MaxCompute的访问账号，可以直接登录阿里云账号后，点击此处完成一键授权。
Step2：通过MaxCompute创建外部表
创建外部表，语句如下：
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ambulance_data_csv_external
(
vehicleId int,
recordId int,
patientId int,
calls int,
locationLatitute double,
locationLongtitue double,
recordTime string,
direction string
)
STORED BY 'com.aliyun.odps.CsvStorageHandler'
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oss-odps-test/Demo/';Step3：通过MaxCompute查询外部表
外部表创建成功后，便可如同普通表一样使用这个外部表。假设/demo/vehicle.csv数据如下：
1. 1,1,51,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
2. 1,2,13,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
3. 1,3,48,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
4. 1,4,30,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,W
5. 1,5,47,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
6. 1,6,9,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,S
7. 1,7,53,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,N
8. 1,8,63,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,SW
9. 1,9,4,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,NE
10. 1,10,31,1,46.81006,-92.08174,9/14/2014 0:00,N
执行如下 SQL 语句：
1. select recordId, patientId, direction from ambulance_data_csv_external where patientId > 25;
输出结果如下：
1. +------------+------------+-----------+
2. | recordId | patientId | direction |
3. +------------+------------+-----------+
4. | 1 | 51 | S |
5. | 3 | 48 | NE |
6. | 4 | 30 | W |
7. | 5 | 47 | S |
8. | 7 | 53 | N |
9. | 8 | 63 | SW |
10. | 10 | 31 | N |
11. +------------+------------+-----------+
关于更多详细的OSS外表使用方法，请参考官方文档，点这里。
场景二：阿里云产品消费账单分析
Step1：准备工作
完成案例1中准备工作1、3步骤。
Step2：通过费用中心同步账单数据到OSS
打开费用中心->消费记录->存储到OSS，输入oss bucket，此示例为oms-yl
，服务开通后，每天会将增量的实例消费明细数据生成文件同步存储到您的OSS指定的bucket中。
Step3：通过MaxCompute注册账单处理类
1、点击这里下载，odps-udf-example-0.30.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
2、将自定义代码编译打包，并上传到 MaxCompute。
add jar odps-udf-example-0.30.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
Step4：通过MaxCompute创建外部表
示例：创建5月4日的账单消费表
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS oms_oss_0504
(
月份 string,
资源拥有者 string,
消费时间 string,
消费类型 string,
账单编号 string,
商品 string,
计费方式 string,
服务开始时间 string,
服务结束时间 string,
服务时长 string,
财务核算单元 string,
资源id string,
资源昵称 string,
TAG string,
地域 string,
可用区 string,
公网ip string,
内网ip string,
资源配置 string,
原价 string,
优惠金额 string,
应付金额 string,
计费项1 string,
使用量1 string,
资源包扣除1 string,
原价1 string ,
应付金额1 string,
计费项2 string,
使用量2 string,
资源包扣除2 string,
原价2 string,
应付金额2 string,
计费项3 string,
使用量3 string,
资源包扣除3 string,
原价3 string,
应付金额3 string,
计费项4 string,
使用量4 string,
资源包扣除4 string,
原价4 string,
应付金额4 string,
计费项5 string,
使用量5 string,
资源包扣除5 string,
原价5 string,
应付金额5 string,
计费项6 string,
使用量6 string,
资源包扣除6 string,
原价6 string,
应付金额6 string,
计费项7 string,
使用量7 string,
资源包扣除7 string,
原价7 string,
应付金额7 string,
计费项8 string,
使用量8 string,
资源包扣除8 string,
原价8 string,
应付金额8 string,
计费项9 string,
使用量9 string,
资源包扣除9 string,
原价9 string,
应付金额9 string
)
STORED BY 'com.aliyun.odps.udf.example.text.TextStorageHandler' --STORED BY 指定自定义 StorageHandler 的类名。
with SERDEPROPERTIES (
'odps.text.option.complex.text.enabled'='true',
'odps.text.option.strict.mode'='false'
--遇到列数不一致的情况不会抛异常，如果实际列数少于schema列数，将所有列按顺序匹配，剩下的不足的列补NULL
)
LOCATION 'oss://oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com/oms-yl/2018-05-04/'
USING 'text_oss.jar'; --同时需要指定账单中的文本处理类定义所在的 jar 包
Step5：通过MaxCompute查询外部表
查询示例：查询MaxCompute按量存储消费账单
select 月份,使用量3,原价3,应付金额3 from oms_oss
where 计费项3='Storage' and 商品=大数据计算服务MaxCompute（按量付费）;输出结果如下：
四、 总结
通过上述示例，将沉睡在OSS中的非结构化数据激活，通过MaxCompute把海量数据分析工作效率提升至分钟级，帮助客户更高效、更低成本的挖掘海量数据价值。现在请您赶快通过下述方式联系我们吧！
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