MaxCompute使用指南|阿里云产品内容精选(二十四)

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: 本文内容选自阿里云大数据版块。

每日推荐

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

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

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

基于 MaxCompute 的智能推荐解决方案

在互联网行业红利已过、在获客成本越来越高、在用户在线时长全网基本无增长以及信息大爆炸的情况下,如何更好的转化新用户和提升老用户粘性就变得至关重要,智能化的个性化推荐无疑是经过验证的重要手段之一,我们每天使用的移动App或企业内都处处有其身影。>>点击了解详情

MaxCompute执行引擎核心技术DAG揭秘

作为业界少有的EB级数据分布式平台,MaxCompute每天支撑上千万个分布式作业的运行。这些作业特点各异,既有包含数十万计算节点的超大型作业,也有中小规模的分布式作业。不同用户对于不同规模/特点的作业,在运行时间,资源使用效率,数据吞吐率等方面,也有着不同的期待。DAG作为MaxCompute执行引擎的核心技术之一,在提供了底层统一的动态执行框架的同时,实现了一个在离线混合的执行模式(Bubble Execution),达到了平衡极致性能以及高效的资源利用率的目的。>>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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大数据& AI 产品技术月刊【2024年12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。
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MaxFrame是一款兼容Pandas API的分布式数据分析工具,基于MaxCompute平台,极大提升了大规模数据处理效率。其核心优势在于结合了Pandas的易用性和MaxCompute的分布式计算能力,无需学习新编程模型即可处理海量数据。性能测试显示,在涉及`groupby`和`merge`等复杂操作时,MaxFrame相比本地Pandas有显著性能提升,最高可达9倍。适用于大规模数据分析、数据清洗、预处理及机器学习特征工程等场景。尽管存在网络延迟和资源消耗等问题,MaxFrame仍是处理TB级甚至PB级数据的理想选择。
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MaxCompute MaxFrame是阿里云自研的分布式计算框架,专为Python开发者设计。它支持Python接口,充分利用MaxCompute的大数据资源,提升大规模数据分析效率。本文分享了MaxFrame在分布式Pandas处理和大语言模型数据预处理中的最佳实践,展示了其在数据清洗、特征工程等方面的强大能力,并提出了改进建议。
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阿里云DataWorks评测:大数据开发治理平台的卓越表现
阿里云DataWorks是一款集数据集成、开发、分析与管理于一体的大数据平台,支持多种数据源无缝整合,提供可视化ETL工具和灵活的任务调度机制。其内置的安全体系和丰富的插件生态,确保了数据处理的高效性和安全性。通过实际测试,DataWorks展现了强大的计算能力和稳定性,适用于中小企业快速搭建稳定高效的BI系统。未来,DataWorks将继续优化功能,降低使用门槛,并推出更多灵活的定价方案,助力企业实现数据价值最大化。
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技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
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DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先,通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组,接着创建MaxCompute项目和数据源。随后,利用DataWorks的数据集成和数据开发模块,将业务数据同步至MaxCompute,并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工,最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程,包括任务开发、运行、运维操作和资源释放,帮助读者顺利完成用户画像分析。此外,还指出了文档中的一些不一致之处,并提供了相应的解决方法。
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阿里云 Paimon + MaxCompute 极速体验
Paimon 和 MaxCompute 的对接经历了长期优化,解决了以往性能不足的问题。通过半年紧密合作,双方团队专门提升了 Paimon 在 MaxCompute 上的读写性能。主要改进包括:采用 Arrow 接口减少数据转换开销,内置 Paimon SDK 提升启动速度,实现原生读写能力,减少中间拷贝与转换,显著降低 CPU 开销与延迟。经过双十一实战验证,Paimon 表的读写速度已接近 MaxCompute 内表,远超传统外表。欢迎体验!