"SQLTask携手Tunnel：打造高效海量数据导出解决方案，轻松应对大数据挑战
【8月更文挑战第22天】SQLTask搭配Tunnel实现高效海量数据导出。SQLTask擅长执行复杂查询，但直接导出受限（约1万条）。Tunnel专注数据传输，无大小限制。二者结合，先用SQLTask获取数据，再通过Tunnel高效导出至目标位置（如CSV、OSS等），适用于大数据场景，需配置节点及连接，示例代码展示全过程，满足企业级数据处理需求。
"大数据计算难题揭秘：MaxCompute中hash join内存超限，究竟该如何破解？"
【8月更文挑战第20天】在大数据处理领域，阿里云的MaxCompute以高效稳定著称，但复杂的hash join操作常导致内存超限。本文通过一个实例解析此问题：数据分析师小王需对两个共计300GB的大表进行join，却遭遇内存不足。经分析发现，单个mapper任务内存默认为2GB，不足以支持大型hash表的构建。为此，提出三种解决方案：1) 提升mapper任务内存；2) 利用map join优化小表连接；3) 实施分而治之策略，将大表分割后逐一处理再合并结果。这些方法有助于提升大数据处理效率及稳定性。
大数据迷局：如何用PyODPS破解回归分析之门？
【8月更文挑战第20天】随着大数据技术的发展，回归分析在处理海量数据时愈发重要。PyODPS是阿里云MaxCompute上的Python库，支持高效的数据处理。本文通过示例展示如何使用PyODPS进行回归分析：从安装库、连接MaxCompute、读取销售数据，到数据预处理、构建线性回归模型、预测销售额及评估模型性能（如计算RMSE）。这一流程体现了PyODPS在大数据环境下的强大功能。
一个SQL任务的一生
一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程？作者作为一个刚入职的大数据研发新人对SQL任务执行整个流程进行了整理，本文就作者学习内容和体会供大家参考。