当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
MaxCompute支持QUALIFY语法过滤Window函数的结果，使得查询语句更简洁易理解。Window函数和QUALIFY语法之间的关系可以类比聚合函数+GROUP BY语法和HAVING语法。
MaxCompute推出新语法 - PIVOT/UNPIVOT：通过PIVOT关键字基于聚合将一个或者多个指定值的行转换为列；通过UNPIVOT关键字可将一个或者多个列转换为行。以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求，简化了查询语句，提高了广大大数据开发者的生产力。
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通过一系列优化，我们将 Paimon x Spark 在 TpcDS 上的性能提高了37+%，已基本和 Parquet x Spark 持平，本文对其中的关键优化点进行了详细介绍。
Dataphin v3.13引入了跨节点参数功能，允许任务间传递消息。输出节点（如SQL、Shell、Python任务）能输出参数，输入节点可以接收并使用这些参数。此功能解决了通过公共存储中转消息的复杂性和低效问题。应用场景包括：金融企业的币种转换，其中汇率任务（输出节点）提供汇率，转换任务（输入节点）使用该汇率；以及产品目录更新检查，通过跨节点参数控制是否需要执行数据导入任务。用户可以通过任务编辑器设置和传递跨节点参数，并在运维中进行补数据操作。
FlinkSQL的行级权限解决方案及源码，支持面向用户级别的行级数据访问控制，即特定用户只能访问授权过的行，隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案，类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。
