数据集成到MaxCompute的N种最佳实践（持续更新）
本文汇总数据集成到MaxCompute的各种最佳实践，希望可以帮助到正在或者即将使用MaxCompute的企业和开发者们。
| Hadoop数据迁移MaxCompute
| 理论与实践：如何从Hadoop迁移到MaxCompute
| Hadoop迁移MaxCompute神器之DataX-On-Hadoop使用指南
| RDS迁移到MaxCompute实现动态分区最佳实践
| MaxCompute_2_MaxCompute数据迁移文档
| JSON数据从OSS迁移到MaxCompute最佳实践
| JSON数据从MongoDB迁移到MaxCompute最佳实践
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【求助】scala运行时报错ArrayIndexOutOfBoundsException
主程序代码如下: import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //todo:利用scala语言开发spark的wordcount程序（本地运行） object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1、创建SparkConf对象 设置applicationName和master地址 local[2]表示本地采用2个线程 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]") //2、创建SparkContext对象,它是所有spark程序执行入口，它内部会构建DAGScheduler和TaskScheduler val sc = new SparkContext(sparkConf) //设置日志输出级别 sc.setLogLevel("warn") //3、读取文件数据 val...
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HBase Compaction策略
StripeCompactionPolicy Stripes表示条纹，意为将Region分为多个条纹区间分别做compact，类似于将Region分为多个Sub-Region。适用场景： Region较大：相对于较小的Region而言，对MemStore和Region的管理带来的负担更小。 新产生的行键不均匀分布在各Region：如基于时间序列的行键生成方式，新生成的数据行均分布在Region的同一个Sub-Region区间，只有新产生的那一部分行键相关数据会被合并，旧的数据行会很少合并或者根本不合并。 DateTieredCompactionPolicy 按时间分层合并，顾名思义，该合并策略与时间相关，适用于数据写入基于时间产生且无更新删除，数据读取会指定数据读取区间，并且读取新产生的数据的频率较大。按时间分层合并策略通过感知需要合并的HFile的数据写入相关时间戳，并不会将新老数据合并为一个大的HFile，而是按时间分层结构来组织合并HFile，所以不同时间写入的相邻行键数据可能被放入不同的HFile，这样对基于时间区间的扫描效率是一个很大的提升，但是对基于行键的区间扫描效率会是一...
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