MaxCompute 学习计划(三)-低调大师

MaxCompute 学习计划(三)

2016-12-22 749 89

MapReduce/Graph

当业务逻辑实在是复杂的时候，用SQL配合UDF(包括UDAF和UDTF)也无法实现的时候，可以使用MapReduce或Graph来实现。

作业

MapReduce

MapReduce文档里的十多个示例程序每个都很重要，务必每个都看懂每行代码的作用。参考链接文档。
使用Eclipse / InteliJ IDEA配置开发环境，可以修改warehouse里的数据然后观察任务的运行结果的变化。
并用客户端工具运行任务，并了解-classpath和-resources参数的区别。
通过System.out和System.err输出日志信息，并使用Logview观察服务器上的日志。
使用开发工具开发实现开窗函数。
了解沙箱。
数加的大数据开发套件里的Open MR里的每个配置，对应到MR的main函数里是什么？可以参考SDK的说

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MaxCompute 学习计划(二)

MaxCompute SQL 在这一课，我们开始学习MaxCompute SQL。希望通过这一课的学习，能基本掌握MaxCompute SQL的写法，清楚MaxCompute SQL和标准SQL的区别，还要能熟悉系统内建函数。数据集刚开始使用MaxCompute建议到这里免费体验。中间的账号注册、实名认证、数据上传一类的这里不再赘言。进去后到脚本开发里创建一个自己的脚本。然后就可以开始写SQL执行了。参考资料可能需要参考MaxCompute关于SQL部分的文档，比如DML部分和内建函数。常见错误如果使用了Group by，那Select的部分要么是分组项，要么就得是聚合函数。 Order by后面必须加Limit n。 Select表达式里不能用子查询，可以用Join改写。 Join不支持笛卡尔积，以及MapJoin的用法和使用场景。 Un

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MaxCompute计算长尾问题

长尾问题是分布式计算里最常见的问题之一，也是典型的疑难杂症。究其原因，是因为数据分布不均，导致各个节点的工作量不同，整个任务就需要等最慢的节点完成才能完成。处理这类问题的思路就是把工作分给多个Worker去执行，而不是一个Worker单独抗下最重的那份工作。本文希望就平时工作中遇到的一些典型的长尾问题的场景及其解法做一些分享。 Join Join能出现长尾，是因为Join时出现某个Key里的数据特别多的情况。不讨论两张表都是小表的情况。如果两张表里有一张大一张小，可以考虑使用Mapjoin，对小表进行缓存。具体语法和说明可以参考这里。如果是MapReduce作业，可以使用资源表的功能，对小表进行缓存。但是如果两张表都比较大，就需要先尽量去重。实在不行的话，就需要从业务上考虑，为什么会有这样的两个大数据量的Key要做笛卡尔积，能否从业务

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Apache Tomcat7、8、9（Java Web服务器）

Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse（集成开发环境）

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

Sublime Text 一个代码编辑器

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。