MaxCompute SQL与标准SQL的主要区别及解决方法-低调大师

MaxCompute SQL与标准SQL的主要区别及解决方法

2016-12-14 964

这里会列举一个写惯了关系型数据库里的SQL的用户，在使用MaxCompute SQL比较容易遇见的问题。但是具体的语法建议还是参考对应的文档。希望这篇帖子配合文档，能帮助大家少踩坑，快速上手MaxCompute SQL。

概要

场景

不支持事物（没有commit和rollback，建议代码具有等幂性支持重跑，不推荐使用Insert Into，推荐Insert Overwrite写入数据）。
不支持索引和主外键约束。
不支持自增字段和默认值。如果有默认值，请在数据写入时自行赋值。

分区

单表支持6万个分区。
一次查询输入的分区数不能大于1万。另外如果是2级分区且查询时只根据2级分区进行过滤，总的分区数大于1万也可能导致这个问题。
一次查询输出的分区数不能大于2048 。

精度

Double类型因为存在精度问题，不建议在关联时候进行直接等号关联两个Do

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MaxCompute的分区配置和使用

创建表的时候，可以设置普通列和分区列。在绝大多数情况下，可以把普通列理解成数据文件的数据，而分区列可以理解成文件系统的目录。所以表的存储空间的占用，讲的是普通列的空间占用。分区列虽然不直接存储数据，但是如同文件系统里的目录，可以起到方便数据管理，并在计算只指定具体的分区的时候，只查询对应分区减少计算量的作用。分区列的设置创建分区表的语法可以参考这里。这里分别举2个例子方便理解：从这里可以看到分区表的创建方式。目前分区列只支持STRING类型。BIGINT目前是还在测试中，并无法保证其计算准确性，暂时还不建议大家使用。目前分区表的分区列的个数不能超过6级，也可以理解成底层存储数据的目录层数不能超过6层。分区的创建关于分区和分区键的区别，可以先参考这个说明。对应到前面的说明，分区键的设置只是设置了一个规范，定义了表下的文件存储的目录规

2016-12-15

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阿里云E-MapReduce实践使用E-MapReduce服务处理阿里云文件存储（NAS）的数据文件存储是阿里云今年新推出的存储服务，因为它提供标准的文件访问协议，用户无需对现有应用做任何修改，即可使用具备无限容量及性能扩展、单一命名空间、多共享、高可靠和高可用等特性的分布式文件系统。E-MapReduce服务是阿里云上的开源大数据解决方案，可以帮用户构建基于Hadoop等开源组件的大数据平台。今天我给大家介绍一个使用场景，可以将E-MapReduce的Hadoop作业和文件存储（NAS）结合在一起，发挥分布式存储和分布式计算在一起的威力。资讯 15家大数据企业获融资，聚合数据融资3.6亿元近日，基础数据服务商“聚合数据”在北京对外宣布获得3.6亿元人民币C轮融资，此轮融资由邱坚强先生领投，袁永刚先生、太浩创投、东合资本，以及前期投

2016-12-15

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