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大数据分析平台产品对比之MaxCompute(原ODPS)篇

之前尝试使用过一些国内外的云产品,特别是大数据分析型产品,例如:亚马逊的EMR、Redshift,Google的Bigquery以及阿里云的ODPS,现在更名为MaxCompute,https://www.aliyun.com/product/odps。相信大多数人对亚马逊的EMR、Redshift,Google的Bigquery都比较了解。但在尝试使用ODPS后,­­ODPS感觉也是一款不错的大数据分析产品。本文主要为大家介绍关于ODPS的使用体验,同时也会与Redshift及Bigquery做对比,让大家对各款云产品有初步的认识。 鉴于很多人对ODPS不是很熟悉,在这里有必要简单介绍下。ODPS 是阿里云旗下一款功能较为齐全,使用便捷,完全托管的PB级别数据仓库产品,用于解决用户在分析大数据过程中遇到的问题。ODPS提供多种数据

从MapReduce的执行来看如何优化MaxCompute(原ODPS) SQL

SQL基础有这些操作(按照执行顺序来排列): from join(left join, right join, inner join, outer join ,semi join) where group by select sum distinct count order by 如果我们能理解mapreduce是怎么实现这些SQL中的基本操作的,那么我们将很容易理解怎么优化SQL写法。接下来我们一个一个的谈: from 这个操作是在解析过程中就完成了,目的就是找出输入的表(文件)。 join(left join, right join, inner join, outer join ,semi join) 这个操作需要在参与map和reduce整个阶段。下图给出了各个阶段的数据输入输出变化: 假如执行这个SQL:select student_id, s

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