AI 助理
备案控制台
开发者社区 大数据与机器学习 大数据计算 MaxCompute 文章 正文

Amazon Redshift数据迁移阿里云MaxCompute技术方案

2020-07-21 1465
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute，5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute，500CU*H 100GB 3个月
简介： 本文将介绍如何通过公网环境迁移Amazon Redshift数据到阿里云MaxCompute服务当中。

1 方案概述

本文将介绍如何通过公网环境迁移Amazon Redshift数据到阿里云MaxCompute服务当中。

本方案的总体迁移流程如下：

image.png

第一， 将Amazon Redshift 中的数据导出到Amazon S3存储上；

第二， 借助阿里云在线迁移服务(Data Online Migration)从AWS S3将数据迁移到阿里云OSS上；

第三， 将数据从阿里云OSS加载到同Region的MaxCompute项目中，并进行校验数据完整性。

2 前提条件

· 准备Redshift的集群环境及数据环境；

使用已有的Redshift集群或创建新的Redshift集群：

**image.png
**

在Redshift集群中准备好需要迁移的数据，本方案中在public schema中准备了TPC-H数据集进行方案介绍：

image.png

· 准备MaxCompute的项目环境；

在阿里云Region创建MaxCompute项目，这里以新加坡Region为例，创建了作为迁移目标的MaxCompute项目：

image.png

3 Redshift导出数据到S3

3.1 Unload简介

3.1.1 命令介绍

AWS Redshift支持Role-based access control和Key-based access control两种认证方式实现Redshift UNLOAD命令写入数据到S3。

基于IAM Role的UNLOAD命令：

unload ('select * from venue')   
to 's3://mybucket/tickit/unload/venue_' 
iam_role 'arn:aws:iam::0123456789012:role/MyRedshiftRole';

基于access_key的UNLOAD命令：

 
unload ('select * from venue')   
to 's3://mybucket/tickit/venue_' 
access_key_id '<access-key-id>'
secret_access_key '<secret-access-key>'
session_token '<temporary-token>';

相关语法及说明可参考Redshift官方文档关于UNLOAD到S3的介绍。

本方案选择使用IAM Role方式进行数据导出。

3.1.2 默认格式导出

unload默认导出数据的格式为 | 符合分隔的文本文件，命令如下：

unload ('select * from customer')

to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/customer/customer_'

iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';

执行成功后，在S3对应的bucket目录下可以查到文件文件：

image.png

文件样例如下：

image.png

3.1.3 Parquet格式导出

Unload同时支持以Parquet格式导出到S3，便于其他分析引擎直接进行读取消费：

unload ('select * from customer')

to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/customer_parquet/customer_'

FORMAT AS PARQUET

iam_role 'arn:aws:iam::xxxx:role/redshift_s3_role';

执行成功后，s3对应bucket目录下生成了parquet格式的文件。

image.png
得益于Parquet文件的数据压缩特性，可以看到Parquet文件比文本文件大小更小，本方案选择Parquet格式作为数据导出和跨云迁移的数据格式。

3.2 创建可以读写S3的IAM 角色

3.2.1 新建Redshift use case的IAM角色

进入https://console.aws.amazon.com/iam/home?region=ap-southeast-1#/roles(以新加坡Region为例)创建角色。
image.png

创建角色时，” Choose a use case”选择Redshift服务，并选择Redshift-Customizable的”use case”
image.png

3.2.2 添加读写S3的权限策略

” Attach permissions policies”时，添加具备写S3的Policy，本方案选择使用” AmazonS3FullAccess”。
image.png

3.2.3为IAM Role命名并完成IAM 角色创建

本方案中命名为redshift_s3_role
image.png
打开刚定义的role并复制角色ARN，unload命令将会使用该Role ARN访问S3.

3.2.4Redshift集群添加IAM Role以获取访问S3权限

进入Redshift集群列表，选择需要迁移的集群，在”Action”列表中选择”Manage IAM Role”菜单，进行IAM角色的关联。
image.png

将已经成功创建的具备访问S3权限的IAM Role角色添加到集群可用IAM roles列表以获取Redshift对S3读写的权限并保存生效：
image.png

查看添加的IAM roles，确认集群已经添加了前文创建的redshift_s3_role角色。
image.png

3.3 卸载数据到Amazon S3

使用unload命令将Redshift数据库中需要迁移的表以Parquet格式导出到S3对应的目录下。

命令如下（需要替换目录及iam role信息）：

`unload ('select * from customer')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/customer_parquet/customer_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

`unload ('select * from orders')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/orders_parquet/orders_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

`unload ('select * from lineitem')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/lineitem_parquet/lineitem_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

`unload ('select * from nation')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/nation_parquet/nation_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

`unload ('select * from part')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/part_parquet/part_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

`unload ('select * from partsupp')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/partsupp_parquet/partsupp_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

`unload ('select * from region')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/region_parquet/region_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

`unload ('select * from supplier')  to 's3://xxx-bucket/unload_from_redshift/supplier_parquet/supplier_' FORMAT AS PARQUET iam_role 'arn:aws:iam::xxx:role/redshift_s3_role';`

通过Redshift的Editor（客户端工具同样可以提交，客户端工具支持一次提交多行unload命令）提交导出数据到S3命令：
image.png

在S3对应的bucke目录下检查导出的数据：
image.png

保存的格式为符合预期的Parquet格式：
image.png

4 迁移AWS S3数据到阿里云OSS

4.1 在线迁移服务实现S3到OSS迁移

阿里云在线迁移服务支持迁移其他云厂商对象存储数据到阿里云OSS，其中对于在线迁移服务介绍以及S3到OSS的迁移介绍可以参考阿里云官方文档。

目前在线迁移服务处于公测状态，需要工单申请、开放后才可使用。

4.1.1 阿里云对象存储OSS准备

1.在阿里云侧，需要在目标region准备好需要保存迁移数据的OSS目录：

image.png

  1. 创建RAM子账号并授予OSS bucket的读写权限和在线迁移管理权限。

· 登录RAM 控制台。

· 在左侧导航栏，单击人员管理 > 用户 > 创建用户。

· 选中控制台密码登录和编程访问，之后填写用户账号信息。

· 保存生成的账号、密码、AccessKeyID 和 AccessKeySecret。

· 选中用户登录名称，单击添加权限，授予子账号存储空间读写权限（AliyunOSSFullAccess）和在线迁移管理权限（AliyunMGWFullAccess）。

· 授权完成后，在左侧导航栏，单击概览 > 用户登录地址链接，使用刚创建的 RAM 子账号的用户名和密码进行登录。

4.1.2 AWS侧准备可编程访问S3的IAM账号

· 预估迁移数据，进入管控台中确认S3中有的存储量与文件数量。

· 创建编程访问S3的IAM账号

1．进入IAM，选择创建用户。
image.png

2.为新建用户添加读取S3的权限
image.png

赋予AmazonS3ReadOnlyAccess权限。

3．记录AK信息，在数据迁移中会用到。
image.png

4.1.3 创建在线迁移任务

4.2 使用在线迁移服务迁移数据

进入OSS web-console页面，进入对象存储的”数据导入”功能菜单：
image.png

点击”Data Online Migration”菜单，进入在线数据迁移工具页面：
image.png

公测期间如未开通，需要填写申请表单进行申请，开通后可使用在线迁移服务。

开通后，按以下步骤创建在线数据迁移任务。

4.2.1定义源数据地址和目标数据地址

进入数据地址(“Data Access”)页面，点击”创建数据地址(Create Data Access)”按钮，开始创建源和目标数据源。
image.png

【创建源地址：】
image.png

其中:

· 数据类型选择：AWS-S3

· Data Name：填写数据源的别名

· Endpoint：填写S3的Endpoint（Endpoint选择参考）

· Bucket：填写从Redshift unload到S3所在的bucket名称

· Prefix：本方案中将所有Redshift数据导出到同一个目录unload_from_redshift下，填写该目录，迁移该目录下所有数据

· Access Key Id：填写具备访问AWS S3该Bucket目录权限的账号的Access Key Id(使用前文提到的AWS侧可编程访问的IAM账号身份)

· Secret Access Key: 填写具备访问AWS S3该Bucket目录权限的账号的Secret Access Key(使用前文提到的AWS侧可编程访问的IAM账号身份)

保存数据源定义：
image.png

【创建目标地址：】
image.png

其中:

• 数据类型选择：OSS

• Data Name：填写数据源的别名

• Endpoint：填写oss的Endpoint

• Bucket：填写迁移目标的OSS的bucket名称

• Prefix：填写迁移目标bucket，本方案将迁移数据写入unload_from_redshift下

• Access Key Id：填写具备访问OSS该Bucket目录权限的账号的Access Key Id(使用前文提到的阿里云对象存储OSS准备章节中的账号身份)

• Secret Access Key: 填写具备访问OSS该Bucket目录权限的账号的Secret Access Key(使用前文提到的阿里云对象存储OSS准备章节中的账号身份)

保存数据源定义：
image.png

4.2.2创建迁移任务

从左侧tab页面中找到迁移任务，并进入页面，点击创建迁移任务。
image.png

定义迁移任务的任务信息：
image.png

· 源数据地址填写已经定义的s3数据源；

· 目标地址填写已经定义的oss数据源；

· 本次选择全量迁移的迁移类型；

点击Next，定义作业传输性能相关参数：
image.png

这里需要填写迁移的数据大小和文件个数。可通过S3的控制台，右键查看目录的属性，获取迁移目录的数据大小和文件个数并填写到作业参数当中。
image.png

完成迁移任务创建后，可在迁移任务列表中查看已经创建好的迁移作业：
image.png

作业提交后会在自动运行，通过查看Jobe Status查看作业状态，Finished代表迁移任务成功结束。
image.png

点击作业的”Manage”按钮可以查看作业运行情况。
image.png

进入到目标OSS的目录，查看数据迁移的结果。

image.png

目录及文件全部已从S3迁移到OSS。

image.png

5 MaxCompute直接加载OSS数据

通过在线迁移服务，我们将AWS Redshift的导出的数据从S3迁移到了阿里云OSS，下面将利用MaxCompute LOAD命令将OSS数据加载到MaxCompute项目中。

5.1 创建MaxCompute Table

在DataWorks临时查询界面或MaxCompute命令行工具odpscmd中，使用Redshift集群数据的DDL在MaxCompute中创建对应的内表。

示例如下：

--MaxCompute DDL

CREATE TABLE customer(
C_CustKey int ,
C_Name varchar(64) ,
C_Address varchar(64) ,
C_NationKey int ,
C_Phone varchar(64) ,
C_AcctBal decimal(13, 2) ,
C_MktSegment varchar(64) ,
C_Comment varchar(120) ,
skip varchar(64)
);
 
CREATE TABLE lineitem(
L_OrderKey int ,
L_PartKey int ,
L_SuppKey int ,
L_LineNumber int ,
L_Quantity int ,
L_ExtendedPrice decimal(13, 2) ,
L_Discount decimal(13, 2) ,
L_Tax decimal(13, 2) ,
L_ReturnFlag varchar(64) ,
L_LineStatus varchar(64) ,
L_ShipDate timestamp ,
L_CommitDate timestamp ,
L_ReceiptDate timestamp ,
L_ShipInstruct varchar(64) ,
L_ShipMode varchar(64) ,
L_Comment varchar(64) ,
skip varchar(64)
);
CREATE TABLE nation(
N_NationKey int ,
N_Name varchar(64) ,
N_RegionKey int ,
N_Comment varchar(160) ,
skip varchar(64)
);
CREATE TABLE orders(
O_OrderKey int ,
O_CustKey int ,
O_OrderStatus varchar(64) ,
O_TotalPrice decimal(13, 2) ,
O_OrderDate timestamp ,
O_OrderPriority varchar(15) ,
O_Clerk varchar(64) ,
O_ShipPriority int ,
O_Comment varchar(80) ,
skip varchar(64)
);
 
CREATE TABLE part(
P_PartKey int ,
P_Name varchar(64) ,
P_Mfgr varchar(64) ,
P_Brand varchar(64) ,
P_Type varchar(64) ,
P_Size int ,
P_Container varchar(64) ,
P_RetailPrice decimal(13, 2) ,
P_Comment varchar(64) ,
skip varchar(64)
);
CREATE TABLE partsupp(
PS_PartKey int ,
PS_SuppKey int ,
PS_AvailQty int ,
PS_SupplyCost decimal(13, 2) ,
PS_Comment varchar(200) ,
skip varchar(64)
);
CREATE TABLE region(
R_RegionKey int ,
R_Name varchar(64) ,
R_Comment varchar(160) ,
skip varchar(64)
);
CREATE TABLE supplier(
S_SuppKey int ,
S_Name varchar(64) ,
S_Address varchar(64) ,
S_NationKey int ,
S_Phone varchar(18) ,
S_AcctBal decimal(13, 2) ,
S_Comment varchar(105) ,
skip varchar(64)
);

本文的TPC-H数据集需要使用MaxCompute2.0数据类型和Decimal2.0数据类型，在创建数据表前需要检查并设置使用2.0数据类型：

setproject odps.sql.type.system.odps2=true;

setproject odps.sql.decimal.odps2=true;

5.2 LOAD命令加载OSS数据到MaxCompute表

5.2.1 创建具备访问OSS权限的Ram Role

LOAD命令支持STS认证和AccessKey认证两种方式，AccessKey方式需要使用明文AccessKey/ AccessKey Secret，例如：

LOAD overwrite table orders

from LOCATION 'oss:// <yourAccessKeyId>:<yourAccessKeySecret>@oss-ap-southeast-1-internal.aliyuncs.com/sg-migration/unload_from_redshift/orders_parquet/'

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'

STORED AS PARQUET;

STS授权认证不暴露AccessKey信息，使用更安全，本方案将使用STS方式满足MaxCompute加载OSS数据的跨服务授权需要。

使用STS认证方式加载OSS数据前，您需要：

1.创建可以读取OSS的阿里云RAM Role

在查询OSS上数据之前，需要对将OSS的数据相关权限赋给MaxCompute的访问账号，授权详见授权文档。

本方案中创建了具备” AliyunOSSFullAccess”权限policy的ram角色。

image.png

编辑配置该ram角色的信任策略，允许MaxCompute服务(Service:odps.aliyuncs.com)可以扮演使用该角色。

image.png

5.2.2 通过LOAD命令加载数据

MaxCompute提供了LOAD命令，通过LOAD命令可实现OSS数据加载到MaxCompute内表的功能。

LOAD overwrite table orders`

from LOCATION 'oss://endpoint/bucket/unload_from_redshift/orders_parquet/'

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'

WITH SERDEPROPERTIES ('odps.properties.rolearn'='acs:ram::xxx:role/xxx_role')

STORED AS PARQUET;

其中：

· 'odps.properties.rolearn'使用前文创建的ram角色的arn

· STORED AS PARQUET：OSS的文件为Parquet格式，使用STORED AS PARQUET申明导入格式为Parquet。

image.png

导入成功后，可以通过SQL命令查看和校验数据导入结果：

image.png

通过执行多个LOAD脚本方式将OSS的全部数据迁移到MaxCompute项目中。

6 数据核完整性与正确性核对

您可以通过表的数量、记录的数量、典型作业的查询结果来校验迁移到MaxCompute的数据是否和Redshift集群的数据一致。以典型作业举例如下。

6.1 在Redshift集群中运行查询作业

select l_returnflag, l_linestatus, sum(l_quantity) as sum_qty,
sum(l_extendedprice) as sum_base_price, sum(l_extendedprice*(1-l_discount)) as sum_disc_price,
sum(l_extendedprice*(1-l_discount)*(1+l_tax)) as sum_charge, avg(l_quantity) as avg_qty,
avg(l_extendedprice) as avg_price, avg(l_discount) as avg_disc, count(*) as count_order
from lineitem
group by l_returnflag, l_linestatus
order by l_returnflag,l_linestatus;

查看结果
image.png

6.2 在MaxCompute中运行相同的查询结果

在Dataworks或者MaxCompte命令行执行与Redshift相同的Query验证数据一致性：
image.png

MaxCompute产品官方地址：https://www.aliyun.com/product/odps

文章标签：
云原生大数据计算服务 MaxCompute
闪电立方
对象存储
分布式计算
SQL
数据安全/隐私保护
对象存储
安全
数据格式
数据库
存储
MaxCompute
DataWorks
关键词：
云原生大数据计算服务 MaxCompute阿里云
云原生大数据计算服务 MaxCompute数据迁移
数据迁移云原生大数据计算服务 MaxCompute
数据迁移阿里云云原生大数据计算服务 MaxCompute
redshift数据迁移云原生大数据计算服务 MaxCompute
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析，通过分析能得到用户群体年龄分布，性别分布，地理位置分布，以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品，是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法，从场景到实践，体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库，助力开发者学习了解先进的技术栈，并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析，赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景，可应用MaxCompute实现数仓搭建，快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理，需要搭建数据仓库？学它！ 没有足够人员和经验来运维大数据平台，不想自建IDC买机器，需要免运维的大数据平台？会SQL就等于会大数据？学它！ 想知道大数据用得对不对，想用更少的钱得到持续演进的数仓能力？获得极致弹性的计算资源和更好的性能，以及持续保护数据安全的生产环境？学它！ 想要获得灵活的分析能力，快速洞察数据规律特征？想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性？学它！ 出品人：阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
QQ_Now
目录
相关文章
aliyun4381607004
|
1月前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景，随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码，发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径，而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令，帮助用户顺利迁移模型存储路径。
aliyun4381607004
65 1
阿里云
|
3月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
连续四年！阿里云领跑中国公有云大数据平台
近日，国际数据公司（IDC）发布《中国大数据平台市场份额，2023：数智融合时代的真正到来》报告——2023年中国大数据平台公有云服务市场规模达72.2亿元人民币，其中阿里巴巴市场份额保持领先，占比达40.2%，连续四年排名第一。
阿里云
239 12
阿里云新鲜事
|
3月前
|
人工智能 Cloud Native 数据管理
重磅升级，阿里云发布首个“Data+AI”驱动的一站式多模数据平台
阿里云发布首个AI多模数据管理平台DMS，助力业务决策提效10倍
阿里云新鲜事
393 17
阿里云
|
3月前
|
SQL 人工智能 大数据
阿里云牵头起草！首个大数据批流融合国家标准发布
近日，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布大数据领域首个批流融合国家标准GB/T 44216-2024《信息技术 大数据 批流融合计算技术要求》，该标准由阿里云牵头起草，并将于2025年2月1日起正式实施。
阿里云
97 7
阿里云大数据Al技术
|
3月前
|
SQL 人工智能 大数据
首个大数据批流融合国家标准正式发布，阿里云为牵头起草单位！
近日，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布大数据领域首个批流融合国家标准 GB/T 44216-2024《信息技术 大数据 批流融合计算技术要求》，该标准由阿里云牵头起草，并将于2025年2月1日起正式实施。
阿里云大数据Al技术
87 1
Java开发者
|
3月前
|
存储 SQL 分布式计算
Java连接阿里云MaxCompute例
要使用Java连接阿里云MaxCompute数据库，首先需在项目中添加MaxCompute JDBC驱动依赖，推荐通过Maven管理。避免在代码中直接写入AccessKey，应使用环境变量或配置文件安全存储。示例代码展示了如何注册驱动、建立连接及执行SQL查询。建议使用RAM用户提升安全性，并根据需要配置时区和公网访问权限。具体步骤和注意事项请参考阿里云官方文档。
Java开发者
360 10
html的七十二变
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 大数据
阿里云大数据的应用示例
阿里云大数据应用平台为企业提供高效数据处理与业务洞察工具，涵盖Quick BI、DataV及PAI等核心产品。DT203课程通过实践教学，帮助学员掌握数据可视化、报表设计及机器学习分析技能，提升数据驱动决策能力。Quick BI简化复杂数据分析，DataV打造震撼可视化大屏，PAI支持全面的数据挖掘与算法应用。课程面向CSP、ISV及数据工程师等专业人士，为期两天，结合面授与实验，助力企业加速数字化转型。完成课程后，学员将熟练使用阿里云工具进行数据处理与分析。[了解更多](https://edu.aliyun.com/training/DT203)
html的七十二变
95 11
有路有乔-六月
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量，引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量，引领未来趋势
有路有乔-六月
238 0
yuanzhengme
|
23天前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么？
数据架构 ODPS 是什么？
yuanzhengme
178 7
小Lee
|
23天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
小Lee
37 2
大数据与机器学习

大数据计算 MaxCompute

热门文章

最新文章

  • 1
    阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍
  • 2
    每个人都应该知道的25个大数据术语
  • 3
    大数据环境下该如何优雅地设计数据分层
  • 4
    odps是什么?
  • 5
    美柚：最懂女性App背后的混合云架构与大数据服务
  • 6
    MaxCompute执行作业慢的原因排查
  • 7
    优酷背后的大数据秘密
  • 8
    大数据阿里云产品的简单介绍理解
  • 9
    如何有效降低大数据平台安全风险
  • 10
    【逐云】阿里“水电煤”背后的人物故事
  • 1
    静态IP代理的最佳实践如何选择合适的方法
    10
  • 2
    理解住宅IP和运营商IP的不同应用场景
    24
  • 3
    动态HTTP代理IP在问卷调查中的重要性
    14
  • 4
    共享代理与独享代理哪个更适合你的需求？
    13
  • 5
    房产SaaS系统如何利用HTTP代理IP
    13
  • 6
    在单个IP地址下实现HTTP代理IP的高效使用
    29
  • 7
    游戏开发者如何使用独享静态代理IP进行测试与优化
    15
  • 8
    动态HTTP代理IP的使用技巧与案例分析
    22
  • 9
    静态代理IP访问失败的问题解释？
    18
  • 10
    独享静态代理IP和共享静态代理IP适用场景与成本考量？
    20

    • 相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute
    文档详情 产品详情

    • 相关课程

    更多
  • 大数据Spark2020最新课程（知识精讲与实战演练）第二阶段
  • 大数据Spark2020版（知识精讲与实战演练）第三阶段
  • 大数据Spark2020版（知识精讲与实战演练）第四阶段
  • 2020版大数据实战项目之DMP广告系统（第二阶段）
  • 2020版大数据实战项目之DMP广告系统（第三阶段）
  • 2020版大数据实战项目之DMP广告系统（第四阶段）

    • 相关电子书

    更多
  • Data+AI时代大数据平台应该如何建设
  • 大数据AI一体化的解读
  • 极氪大数据 Serverless 应用实践

    • 相关实验场景

    更多
  • 基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据大屏
  • 基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
  • 基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
  • 基于DTS构建一站式实时数据服务
  • 基于Hologres+PAI+计算巢，5分钟搭建企业级AI问答知识库
  • 基于OpenSearch向量检索版和MaxCompute快速搭建图搜服务
    • 下一篇
    阿里云无影云电脑免费试用，最长可试用3个月