MaxCompute数仓维护心得-五叶草-低调大师

MaxCompute数仓维护心得-五叶草

2017-07-30 578

在维护客户基于MaxCompute搭建的数据仓库时，我们遇到过一些问题，踩过一些坑，同时积累了一些经验，也初步形成了一套操作流程规范，在这里与大家以Tip的形式与大家分享一下。

Tip1.避免同步视图

同步的源数据要避免使用视图，在客户的生产环境上曾经出现过这样的情况：由于生成视图的存储过程优化不好，同步视图在同步任务发起请求后很久没有生成出来，导致同步任务及后续的ETL挂起达数小时之久，所以后续和数据提供方接洽，将数据源从视图换为表，保证在同步之前同步表里的内容已经更新。

在测试环境下，通过修改数据集成中的同步任务实现数据源从视图切换成表。再确认不同的数据源的表数据结构完全一致之后，修改如下同步脚本中的table值为新的表名。

由于在同步脚本里truncate字段为true，所以再次同步数据时该分区内的旧数据会被擦除，在修改之后可以直接

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MaxCompute 入门

MaxCompute 入门 why 在分析海量数据场景下，由于单台服务器的处理能力限制，数据分析者通常采用分布式计算模式。但分布式的计算模型对数据分析人员提出了较高的要求，且不易维护。使用分布式模型，数据分析人员不仅需要了解业务需求，同时还需要熟悉底层计算模型。举个例子来说，当我们需要统计海量的数据时，常规的做法是我们要先搭建hadoop集群，启动ResourceManager，NodeManager，Namenode等组件，然后部署Hbase。接下来是导入数据到Hbase，最后开始设计并实现MapReduce或者Spark，Flink等job........可能很多人在第一步就已经从入门到放弃了 what 大数据计算服务（MaxCompute，原名 ODPS）是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案。MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 MaxCompute 主要服务于批量结构化数据的存储和计算，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析...

2017-07-30

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阿里云大数据实验室时阿里云开发的一站式大数据教学实践和科研创新平台，提供创业创新大赛平台，为各行业用户提供简单易用的大数据真实环境，让数据价值触手可及。在阿里云大数据实验室中集成了MaxCompute。作为一名初次使用MaxCompute的用户，我体会颇深。MaxCompute 开箱即用，拥有集成化的操作界面，你不必关心集群搭建、配置和运维工作。仅需简单的点击鼠标，几步操作，就可以在MaxCompute中上传数据，分析数据并得到分析结果。作为一种快速、完全托管的 TB/PB 级数据仓库解决方案，MaxCompute不仅为我们提供了传统的命令行操作，而且提供了丰富的web端操作界面。对于数据开发，测试，发布，数据流，数据权限管理都非常好用，支持python，java的udf，对于复杂的逻辑查询也支持传统的MapRedu

2017-07-31

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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