基于阿里云大数据平台开发大数据应用(二):MaxCompute 初体验

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: 本文是基于阿里云大数据平台开发大数据应用系列文章的第二篇,主要谈谈阿里云MaxCompute作为大数据项目开发的平台的特点与优点。

阿里云的MaxCompute是一种大数据数据仓库平台,一个综合性的数据服务平台。它不同于普通的mysql,oracle这样的关系型数据库,一大区别是它不能在毫秒级甚至秒级返回查询结果。

一般来说,在MaxCompute平台上,一条MaxCompute命令的执行通常需要经过如下流程:

当用户提交一个MaxCompute作业时:

  • 客户端提交一个SQL语句,发送 RESTful 请求给HTTP服务器
  • HTTP 服务器做用户认证。认证通过后,请求就会发送给 Worker。
  • Worker判断该请求作业是否需要启动后台Job。如果不需要,本地执行并返回结果。如果需要,则生成一个 instance, 发送给 Scheduler。
  • Scheduler把instance信息进行注册,并将其状态置成 Running。Scheduler 把 instance 添加到 instance 队列。
  • Worker把 Instance ID返回给客户端。

MaxCompute运行一个作业的流程如下:

  • Scheduler把instance拆成多个Task,并生成任务流DAG图,并把可运行的Task 放入到优先级队列TaskPool中。
  • Scheduler 的后台线程定时对TaskPool 中的任务进行排序,并定时查询计算集群的资源状况。Executor在资源未满的情况下,轮询TaskPool,请求Task。同时,Scheduler判断计算资源,若集群有资源,就将该Task发给Executor。
  • Executor调用SQL Parse Planner,生成SQL Plan。Executor 将 SQL Plan 转换成计算层的 Job 描述文件,并将该描述文件提交给计算层运行,同时定期查询 Task 执行状态。Task 执行完成后,Executor更新 Task信息,并汇报给Schedler。
  • Scheduler 判断 instance 结束,更新 instance 信息,置为 Terminated。

MaxCompute客户端接收到返回的 Instance ID 后,可以通过 Instance ID 来查询作业状态:

  • 客户端发送另一个 REST 的请求,查询作业状态。
  • HTTP 服务器根据配置信息做用户认证。用户认证通过后,把查询的请求发送给 Worker。
  • Worker 根据 InstanceID 查询该作业的执行状态。Worker 将查询到的执行状态返回给客户端。

在MaxCompute中,用户可以用SQL语句进行编程。MaxCompute SQL与普通关系型数据库的SQL大体类似,不同在于MaxCompute不支持如事务、主键约束、索引等,可以看成标准SQL的子集。由于MaxCompute专注于大数据领域,操作的数据量通常很大,所以分区字段需要特别关注。

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 
目录
相关文章
|
14天前
|
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。
|
17天前
|
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)
|
25天前
|
存储 分布式计算 大数据
阿里云 EMR 强势助力,与阿里云大数据体系共创辉煌,把握时代热点,开启生态建设之旅
【8月更文挑战第26天】阿里云EMR(Elastic MapReduce)是一种大数据处理服务,与阿里云的多个服务紧密结合,共同构建了完善的大数据生态系统。EMR与对象存储服务(OSS)集成,利用OSS提供可靠、低成本且可扩展的数据存储;与MaxCompute集成,实现深度数据分析和挖掘;还支持数据湖构建服务,加速数据湖的搭建并简化数据管理与分析过程。EMR提供多种编程接口及工具,如Hive、Spark和Flink等,帮助用户高效完成大数据处理任务。
28 2
|
20天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 BI
MaxCompute 与阿里云其他服务的协同工作
【8月更文第31天】在当今的数据驱动时代,企业需要处理和分析海量数据以获得有价值的洞察。阿里云提供了一系列的服务来满足不同层次的需求,从数据存储到高级分析。MaxCompute(原名 ODPS)作为阿里云的大规模数据处理平台,提供了强大的计算能力和丰富的功能,可以与阿里云的其他服务无缝集成,形成完整的大数据解决方案。本文将探讨 MaxCompute 如何与其他阿里云服务协同工作,包括存储服务 OSS、数据分析服务 Quick BI 以及机器学习平台 PAI。
19 0
|
21天前
|
SQL 存储 分布式计算
MaxCompute 入门:大数据处理的第一步
【8月更文第31天】在当今数字化转型的时代,企业和组织每天都在产生大量的数据。有效地管理和分析这些数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个用于处理海量数据的大规模分布式计算服务。它提供了强大的存储能力以及丰富的数据处理功能,让开发者能够快速构建数据仓库、实时报表系统、数据挖掘等应用。本文将介绍 MaxCompute 的基本概念、架构,并演示如何开始使用这一大数据处理平台。
119 0
|
15天前
|
存储 大数据 数据挖掘
【数据新纪元】Apache Doris:重塑实时分析性能,解锁大数据处理新速度,引爆数据价值潜能!
【9月更文挑战第5天】Apache Doris以其卓越的性能、灵活的架构和高效的数据处理能力,正在重塑实时分析的性能极限,解锁大数据处理的新速度,引爆数据价值的无限潜能。在未来的发展中,我们有理由相信Apache Doris将继续引领数据处理的潮流,为企业提供更快速、更准确、更智能的数据洞察和决策支持。让我们携手并进,共同探索数据新纪元的无限可能!
62 11
|
21天前
|
存储 分布式计算 大数据
MaxCompute 数据分区与生命周期管理
【8月更文第31天】随着大数据分析需求的增长,如何高效地管理和组织数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个专为海量数据设计的计算服务,它提供了丰富的功能来帮助用户管理和优化数据。本文将重点讨论 MaxCompute 中的数据分区策略和生命周期管理方法,并通过具体的代码示例来展示如何实施这些策略。
51 1
|
26天前
数据平台问题之在数据影响决策的过程中,如何实现“决策/行动”阶段
数据平台问题之在数据影响决策的过程中,如何实现“决策/行动”阶段
|
29天前
|
存储 监控 安全
大数据架构设计原则:构建高效、可扩展与安全的数据生态系统
【8月更文挑战第23天】大数据架构设计是一个复杂而系统的工程,需要综合考虑业务需求、技术选型、安全合规等多个方面。遵循上述设计原则,可以帮助企业构建出既高效又安全的大数据生态系统,为业务创新和决策支持提供强有力的支撑。随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,持续优化和调整大数据架构也将成为一项持续的工作。
|
1月前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
DataWorks产品使用合集之ODPS数据怎么Merge到MySQL数据库
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。

热门文章

最新文章