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MaxCompute(原ODPS)是一项大数据计算服务,它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案,使您可以经济并高效地分析处理海量数据。

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数据通道
支持批量/历史数据通道和实时/增量数据通道

批量、历史数据通道
Tunnel是MaxCompute向用户提供的数据传输服务。该服务水平可扩展,支持每天TB/PB级别的数据导入导出。特别适合于全量数据或历史数据的批量导入。Tunnel提供了Java SDK,并且在MaxCompute的客户端工具中,有对应的命令实现本地文件与服务数据的互通。

实时、增量数据通道
另一方面,针对实时数据上传的场景,MaxCompute提供了另一套名为DataHub的服务。该服务具有延迟低、使用方便的特点,特别适用于增量数据的导入。Datahub还支持多种数据传输插件,例如:Logstash、Flume、Fluentd、Sqoop等。同时支持日志服务Log Service中的日志数据的一键投递至MaxCompute,进而利用大数据开发套件进行日志分析和挖掘。

以二维表格式存储数据
所有数据均以表格式存储,不暴露文件系统。并采用列压缩存储格式,极高的数据压缩比极大节省了用户成本。通常情况下,MaxCompute存储具备5倍压缩的能力

计算模型
支持SQL、MapReduce、Graph多种计算模型于一身

SQL
MaxCompute SQL采用标准的SQL语法,兼容部分Hive语法。在语法上和HQL非常接近,熟悉SQL或HQL的编程人员都容易上手。另外MaxCompute提供更高效的计算框架支持SQL计算模型,执行效率比普通的MapReduce模型更高。需要注意的是,MaxCompute SQL不支持事务、索引及Update/Delete等操作。

MapReduce
MaxCompute提供的Java MapReduce编程模型。值得注意的是,由于MaxCompute并没有开放文件接口,用户只能通过它所提供的Table读写数据,因此MaxCompute的MapReduce模型与开源社区中通用的MapReduce模型在使用上有一定的区别。我们相信,这样的改动虽然失去一定的灵活性,例如:不能够自定义排序及哈希算法,但却能够简化开发流程,免除很多琐碎的工作。更为重要的是,MaxCompute还提供了基于MapReduce的扩展计算模型, 即MR2。在该模型下,一个Map函数后,可以接入连续多个Reduce函数。

Graph
对于某些复杂的迭代计算场景,例如:K-Means,PageRank等,如果仍然使用MapReduce来完成这些计算任务将是非常耗时的。MaxCompute提供的Graph模型能够非常好的完成这一类计算任务。

安全
MaxCompute是一个多租户的计算平台。默认情况下,各租户间数据不共享,彼此隔离,但用户可以通过MaxCompute提供的授权机制将数据共享给项目组其他人

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