数据进入Maxcompute的N种方式，大数据实战Demo系统数据上云实践
2018 “MaxCompute开发者交流”钉钉群直播分享，由阿里云数据技术专家彬甫带来以“数据进入MaxCompute的N种方式”为题的演讲。本文讲述了在阿里云内部开发了一个实战Demo系统，它能够实现自动全链路的大数据处理流程，其中包括离线的和实时数据的，接下来将为大家揭晓实战Demo系统是怎样实现自动全链路的大数据处理流程的。
MaxCompute 表(Table)设计规范
表的限制项
表(Table)设计规范 表设计主要目标
表设计的影响
表设计步骤
表数据存储规范
按数据分层规范数据生命周期
按数据的变更和历史规范数据的保存
数据导入通道与表设计
分区设计与逻辑存储的对应
表和分区设计基本规则
分区设计
分区字段和普通字段的选择
分区字段定义依据
分区个数定义依据
分区数量和数据量建议
表的限制项
表(Table)设计规范 表设计主要目标
降低存储成本。
MySQL/RDS数据如何同步到MaxCompute之实践讲解
大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是阿里云提供的一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案。本文章中阿里云MaxCompute公有云技术支持人员刘力夺通过一个实验向大家介绍了阿里云关系型数据库产品RDS中的MySQL数据如何同步到MaxCompute，帮助用户大体了解MaxCompute产品以及其数据同步过程。
DataWorks数据集成任务切分键妙用
对于数据集成任务，这些任务的时间消耗一般都主要花费在数据同步上，当查询表数据量较大时，其SQL本身在数据库中查询就是很慢的，那么对于这种情况有说明好的优化方法呢？
数据集成任务上提供了一个切分键的设置，那么该切分键是否可以对源库SQL查询有一定的提升，劲儿提高数据同步...