阿里云 MaxCompute 2020-8 月刊

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: MaxCompute商业化发布数据备份恢复和数据科学Mars两项重要功能,同时公测发布MaxCompute查询加速。秒级恢复误删除数据,分布式加速 Python 数据科学栈,自动识别短查询作业并加速处理,满足报表分析、即席查询场景的使用要求尽在8月刊。

【8月新功能发布】

1. MaxCompute 数据备份与恢复功能 中国大陆区域(商业化)发布

MaxCompute备份与恢复功能提供持续备份用户修改/删除历史数据,支持快速恢复,持续保护数据安全。

适用客户
· 对数据保护有强需求客户
· 担心数据误删除的客户
· 担心数据被恶意删除的客户
· 适合广泛的企业级客户。

发布功能
MaxCompute提供数据备份与恢复功能,系统会自动备份数据的历史版本(例如被删除或修改前的数据)并保留一定时间,您可以对保留周期内的数据进行快速恢复,避免因误操作丢失数据。

☆ 备份与恢复功能具备以下特点:
· 默认开启,不需要手动开通 - 该功能不依赖外部存储,系统默认为所有MaxCompute项目开放的数据保留周期为1天,备份和存储免费。
· 自动持续备份 - 系统自动对发生变更的数据进行备份,多次变更时将备份多个数据版本,相比固定周期性的备份策略,可以有效避免因误操作丢失数据。
· 恢复快速,操作简单 - MaxCompute具备先进的元数据和多数据版本管理能力,备份和恢复操作不占用额外的计算资源,您可以通过命令快速恢复不同规模的数据。

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2. MaxCompute 数据科学Mars 中国大陆区域(商业化)发布

Mars 是基于张量的数据科学加速引擎,能分布式加速 numpy、pandas、scikit-learn 和 Python 函数。

适用客户
· Python 数据分析师
· 数据工程师
· 开发者

发布功能
Mars 能利用并行和分布式技术,加速 Python 数据科学栈,兼容 numpy、pandas 和 scikit-learn接口。新的 Remote API 能轻松并行执行 Python 函数,Mars能轻松与TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 集成。
在 MaxCompute 上使用 Mars,支持简单易用的接口来拉起 Mars 集群,不需关心安装和维护集群,具备开箱即用的环境,如 DataWorks 的 pyodps3 节点,已经包含了 Mars。集群内的 Mars 任务可以直读和直写 MaxCompute 表。Mars 集群一旦创建,后续不再需要通过 MaxCompute 调度,任务可以直接提交到 Mars 集群执行。Mars 对于中小型任务(数据量 T 级别以下),具备优秀的性能表现。

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3. MaxCompute 查询加速(公测)发布

MaxCompute的MCQA(MaxCompute Query Acceleration)功能可以对中、小型查询作业进行加速优化,将执行时间为分钟级的查询作业缩减至秒级,且兼容原查询功能。

适用客户
· BI工程师/数据分析师,对一份数据进行反复交互式探索;
· 业务系统/数据分析师,进行快速超大规模历史明细数据的访问;
· 数据开发工程师,查询验证和函数调试。

发布功能
MaxCompute的查询加速(MCQA)功能可以使EB级数据仓库服务内提供弹性并发的秒级查询能力,在MaxCompute原先吞吐量优化的基础上,补足对延迟优先场景的支持能力。
查询加速让MaxCompute一个服务同时满足数据准备(ETL)、数据挖掘(机器学习)、数据探索(Ad-hoc)、报表分析等多使用场景需要。通过自动识别短查询作业并加速处理、快速响应查询结果的方式,增强了 MaxCompute SQL的整体处理性能,满足报表分析、即席查询场景的使用要求。

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【8月精选直播回顾】

2020阿里巴巴大数据技术公开课第四季

| MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库— 云数据仓库+BI
| MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+实时分析
| MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+实时搜索
| MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+Severless
| MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+AI
| MaxCompute 持续定义SaaS模式云数据仓库 — 云数据仓库+数据银行


MaxCompute 产品官网 https://www.aliyun.com/product/odps
阅读往期月刊 https://yq.aliyun.com/publication/49
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