SaaS模式云数据仓库Maxcompute使用指南|阿里云产品内容精选(十八)

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: 本文主要推荐阿里云大数据计算服务MaxCompute使用指南。

每日内容推荐

Kettle on MaxCompute使用指南

Kettle是一款开源的ETL工具,纯java实现,可以运行于Windows, Unix, Linux上运行,提供图形化的操作界面,可以通过拖拽控件的方式,方便地定义数据传输的拓扑。Kettle支持丰富的数据输入输出源,数据库支持Oracle,MySql,DB2等,也支持业界各种开源的大数据系统,例如HDFS, HBase, Cassandra, MongoDB等。本文将介绍如何利用MaxCompute的插件无缝对接阿里云的大数据计算平台——MaxCompute。>>点击了解详情

使用AirFlow调度MaxCompute

airflow是Airbnb开源的一个用python编写的调度工具,基于有向无环图(DAG),airflow可以定义一组有依赖的任务,按照依赖依次执行,通过python代码定义子任务,并支持各种Operate操作器,灵活性大,能满足用户的各种需求。本文主要介绍使用Airflow的python Operator调度MaxCompute 任务。>>点击了解详情

MaxCompute跨境访问加速解决方案

MaxCompute联合全球加速服务,为有跨境访问需求的MaxCompute客户提供一套高效稳定的跨境访问加速方案。>>点击了解详情

MaxCompute Spark 资源使用优化详解

本文主要讲解MaxCompute Spark资源调优,目的在于在保证Spark任务正常运行的前提下,指导用户更好地对Spark作业资源使用进行优化,极大化利用资源,降低成本。>>点击了解详情

MaxCompute中如何通过logview诊断慢作业

MaxCompute致力于批量结构化数据的存储和计算,提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务,在MaxCompute执行sql任务的时候有时候作业会很慢,本文通过查看logview排查具体任务慢的原因。>>点击了解详情

外部工具连接SaaS模式云数仓MaxCompute 实战—— 数据库管理工具篇

本次直播将主要分享MaxCompute查询加速功能、数据库管理工具DBeaver、DataGrip、SQL Workbench/J的部分连接演示。>>点击了解详情

外部工具连接SaaS模式云数仓MaxCompute—ETL工具篇

本文主要讲解开源ETL工具如何连接MaxCompute。>>点击了解详情

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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 
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基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。对象如用户、账号、商品等,通过唯一ID记录其相关事件,如操作日志、交易记录等。这种模式下的统计任务包括无序计算(如交易次数、通话时长)和有序计算(如漏斗分析、连续交易检测)。尽管SQL在处理无序计算时表现尚可,但在有序计算中却显得力不从心,主要原因是其对跨行记录运算的支持较弱,且大表JOIN和大结果集GROUP BY的性能较差。相比之下,SPL语言通过强化离散性和有序集合的支持,能够高效地处理这类计算任务,避免了大表JOIN和复杂的GROUP BY操作,从而显著提升了计算效率。
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