阿里云大数据利器Maxcompute学习之-假如你使用过hive
如果您是一个大数据开发工程师并且使用过hadoop的hive框架，那么恭喜您，阿里云的大数据计算服务-Maxcompute，您已经会了90%。这篇文章就来简单对比下Maxcompute和hive的异同，来方便刚开始使用Maxcompute的用户，从hive秒速迁移到Maxcompute的使用上。
那些年，我们见过的 Java 服务端“问题”
导读
明代著名的心学集大成者王阳明先生在《传习录》中有云：
道无精粗，人之所见有精粗。如这一间房，人初进来，只见一个大规模如此。处久，便柱壁之类，一一看得明白。再久，如柱上有些文藻，细细都看出来。然只是一间房。
ODPS技术架构及应用实践
DT时代，数据是宝贵的生产资料，不断扩大的数据规模给ODPS带来极大地挑战。阿里巴巴坚持对ODPS的投入开发，采用内聚式平台系统架构，各个组件紧凑内聚，除了结构化数据处理SQL、分布式编程模型MapReduce外，还包含图计算模型、实时流处理和机器学习平台。随着ODPS对外开放的不断推进和第三方数据
从分析性数据库ADS中导出数据
ADS是阿里云提供的分析性数据库，实现百亿数据毫秒级计算。
将ADS中的数据导出，有2种思路，通过select或dump实现。这两种方法各有优缺点。
PyODPS 中使用 Python UDF
PyODPS 中使用 Python UDF 包含两方面，一个是直接使用，也就是在 MaxCompute SQL 中使用；一个是间接的方式，也就是 PyODPS DataFrame，这种方式你不需要直接写 Python UDF，而是写普通的 Python 函数或者类。
MaxCompute理解数据、运算和用户的大脑：基于代价的优化器
回顾大数据技术领域大事件，最早可追溯到06年Hadoop的正式启动，而环顾四下，围绕着数据库及数据处理引擎，业内充斥着各种各样的大数据技术。在云栖社区2017在线技术峰会大数据技术峰会上，阿里云大数据计算平台架构师林伟做了题为《MaxCompute的大脑：基于代价的优化器》的分享，为大家分享阿里巴巴大数据计算服务的大脑——基于代价的优化器的设计和架构。