# 云原生大数据计算服务 MaxCompute #
0
关注
37626内容
消息队列服务Kafka揭秘：痛点、优势以及适用场景
消息队列Kafka是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等，是大数据生态中不可或缺的产品之一，阿里云提供全托管服务，用户无需部署运维，更专业、更可靠、更安全。本文就将带你走进消息队列Kafka。
|
基于HybridDB for MySQL的企业ODS方案
随着DT时代的到来，数据的价值日益凸显。企业积累的数据越来越多，数据库的规模也达到成百上千个实例，数据的规模更可能达到上百TB甚至PB级。如何以合理的成本管理并维护海量实例，利用尽可能短的时间窗口进行挖掘分析，成为各个企业IT管理中的核心问题。
|
阿里云大数据利器之-RDS迁移到Maxcompute实现自动分区
当前，很多用户的业务数据存放在传统关系型数据库上，例如阿里云的RDS，做业务读写操作。当数据量非常大的时候，此时传系关系型数据库会显得有些吃力，那么会经常有将mysql数据库的数据迁移到[大数据处理平台-大数据计算服务（Maxcompute，原ODPS）(https://www.aliyun.com/product/odps?spm=5176.doc27800.765261.309.dcjpg2)，利用其强大的存储和计算能力进行各种查询计算，结果再回流到RDS。
中国唯一，阿里云进入Forrester大数据服务榜单
日前，全球权威调研机构Forrester发布《2018年一季度云端数据仓库》报告。报告对大数据服务商的主要功能、区域表现、细分市场和典型客户等进行了全面评估，最终AWS、阿里云、Google、微软四大巨头杀入全球一线阵营。
MaxCompute优化系列-如何使用`MAPJOIN` ？
MAPJOIN
当一个大表和一个或多个小表做JOIN时，最好使用MAPJOIN，性能比普通的JOIN要快很多。 另外，MAPJOIN 还能解决数据倾斜的问题。
MAPJOIN的基本原理是：在小数据量情况下，SQL会将用户指定的小表全部加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而加快JOIN的执行速度。
|
报名还来得及！运维人的痛点，以及如何转型，尽在今晚——2017运维/Devops在线技术峰会
从传统IT部署到云，人肉运维已经是过去式，云上运维该怎么开展？尤其是云2.0时代，运维已经向全局化、流程化和精细化模式转变。与此同时，人工智能的发展，“威胁论”也随之袭来——运维是不是快要无用武之地了？如何去做更智能的活？2017运维/Devops在线技术峰会告诉你！
|
日志易：IT 运维分析及海量日志搜索的实践之路（上）
IT运维分析（IT Operation Analytics, ITOA）是近年兴起的把大数据技术应用于分析IT运维产生的大量数据，数据来源主要有日志、网络流量、植入代码、布点模拟监控等。本文来自日志易创始人兼CEO陈军的分享。
MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——计量计费篇
近期介绍大量数据上云用户关于MaxCompute的一些问题，现就MaxCompute产品线的一些工具栈可以和大家进行交流，也欢迎大家拍砖和来扰，一起学习一起进步！也希望能够在帮助到大家！
MaxCompute 存储优化技巧
文章转自duzhuan本文主要介绍一些ODPS表操作的优化技巧，通过这些技巧，可以有效节省ODPS存储空间和计算量。
合理设置分区表
ODPS支持分区表的概念，分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间，即指定表内的某几个字段作为分区列。在大多数情况下，用户可以将分区类比为文件系统
免费试用