云原生数据湖：基于DataWorks+MaxCompute构建企业级数据分析平台
在数据驱动时代，企业面临规模、类型与敏捷性的三重挑战。传统数仓难以为继，云原生数据湖成为破局关键。依托阿里云DataWorks与MaxCompute，构建集数据集成、计算、治理、服务于一体的一站式平台，实现从原始数据到智能决策的高效转化。存储与计算分离、统一元数据管理、全链路治理与API化服务，助力企业降本增效，释放数据资产价值，打造面向未来的数据基石。（238字）
XXLJOB：超长定时任务慢节点优化实践
本文针对ODPS大宽表任务运行慢的问题，通过定位耗时卡点、分析数据倾斜与计算堆积，提出视图落表、节点拆分、前置裁剪、Distributed Mapjoin优化及中表关联等方案，最终将任务产出时间从13:00提早至8:30，提升效率4小时以上，并降低回刷成本与资源消耗。
XXLJOB：超长定时任务慢节点优化实践
针对ODPS大宽表任务耗时过长问题，通过定位卡点、资源调优与数据倾斜治理实现快速止血，并结合视图落表、前置裁剪、中表关联等策略优化计算链路。最终产出时间从13:00提前至8:30，节省超4小时，显著降低回刷成本，提升任务稳定性与可维护性。
XXLJOB：超长定时任务慢节点优化实践
通过视图落表、节点拆分缓解计算堆积，结合前置裁剪与mapjoin优化数据倾斜，利用distmapjoin提升大表关联效率，并拆分节点降低回刷成本，全面提升宽表产出时效与稳定性。
MaxCompute SQL AI 实操教程
本教程介绍如何开通MaxCompute免费试用，创建项目并执行SQL脚本，体验AI生成SQL功能。通过简单四步：开通服务、新建项目、运行示例SQL、查看资源用量，快速上手MaxCompute基础操作。详细功能请参考阿里云官网文档。
XXLJOB：超长定时任务慢节点优化实践
本文针对ODPS大宽表任务运行慢、回刷成本高等问题，通过定位耗时卡点，分析数据倾斜与计算堆积根源，提出视图落表、节点拆分、前置裁剪、中表关联等优化方案，最终实现产出时间提前4小时以上，显著提升效率与可维护性。
