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背景 用户在使用Data Lake Analytics对OSS上的数据建表时,需要预先知道目标文件的格式和schema信息。当目标文件中每条记录对应的列数很多时,需要一个个手动匹配,很不方便。 在新版的Data Lake Analytics中,支持了CREATE EXTERNAL TABLE LIKE 的语法。
DataWorks是阿里云上的一款热门产品,可以为用户提供大数据开发调度服务。它支持了Data Lake Analytics(后文简称DLA)以后,DLA用户可以通过它进行定时任务调度,非常方便。本文将主要介绍如何使用DataWorks调度DLA的循环任务。
背景 Data Lake Analytics (后文简称 DLA)是Serverless化的云上交互式查询分析服务,用户可以通过标准的SQL语句对存储在OSS, OTS, RDS等介质上的数据进行快速地查询分析。
前言 Data Lake Analytic(后文简称 DLA)可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。 对于同一份数据来说,以不同的格式保存,不仅在存储空间上有差别,在使用DLA查询时执行时间也是有差别的。
前言 Data Lake Analytics (后文简称DLA)是阿里云重磅推出的一款用于大数据分析的产品,可以对存储在OSS,OTS上的数据进行查询分析。相较于传统的数据分析产品,用户无需将数据重新加载至DLA,只需在DLA中创建一张与数据源关联的表,不仅简化了分析过程,还节约了存储成本,是做大数据分析的不二之选。
# 前言 [Data Lake Analytics ](https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics)(后文简称DLA)提供了无服务化的大数据分析服务,帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。
前言 Data Lake Analytic(后文简称 DLA)可以帮助用户通过标准的SQL语句直接对存储在OSS、TableStore上的数据进行查询分析。 在查询前,用户需要根据数据文件的格式和内容在DLA中创建一张表。
0. 前言 Data Lake Analytics是Serverless化的云上交互式查询分析服务。用户可以使用标准的SQL语句,对存储在OSS、TableStore上的数据无需移动,直接进行查询分析。