データのアップロードに失敗した場合は、restore コマンドを使用して、中断された場所からアップロードを復元します。

PyODPS

Oozie

FALSE

desc table_a;

DataWorks を使用する

PAI 実験が PAI 上で作成された後

FALSE

Lightning

従量課金制の支払い方法をサポートしています。つまり、各タスクのコストは入力サイズに応じて測定されます。

TRUE

show tables;

Scala

TRUE

TRUE

set ProjectProtection=true; を使用して、プロジェクトのデータ保護メカニズムを有効にします。

FALSE

TRUE

すべてのタスクの編集は開発環境で実行でき、実稼働環境のコードも直接変更できます。

Access Key ID, Access Key Secret

TRUE

TRUE

ゼロロードノードは、データを生成しない制御ノードです。 仮想ノードは通常、ノード ワークフロー全体を計画するためのルート ノードとして使用されます。, ODPS SQL タスクを使用すると、Web 上で SQL コードを編集および保守し、コードの実行、デバッグ、コラボレーションを簡単に実装できます。, DataWorks の PyODPS ノードは、MaxCompute Python SDK と統合できます。 Python コードを編集して、DataWorks の PyODPS ノードで MaxCompute を操作できます。

Project, Table, Resource

FALSE

TRUE

上級ユーザーのパーソナライズされたクエリ要件を満たすために、DataService Studio にはカスタム Python スクリプト モードが用意されており、API クエリを自分でコンパイルできるようになります。 また、複数テーブルの関連付け、複雑なクエリ条件、集計関数もサポートしています。

分散アーキテクチャ, 高いセキュリティと信頼性, マルチレベルの管理と認可

FALSE

TRUE

MySQL などの RDBMS に保存される

Email, SMS

TRUE

TRUE

Al の TensorFlow

分ごと, 時間別, 日ごとに, 週ごと

Spark on MaxCompute は、ネイティブ Spark Web Uls を提供します。, MaxCompute SQL および MaxCompute MapReduce と同様に、MaxCompute 上の Spark は、MaxCompute プロジェクト用にアクティブ化されたユニファイド コンピューティング リソースで実行されます。, MaxCompute では、異なるバージョンの Spark を同時に実行できます。

TRUE

マスター、コア、タスク

App Studio には、ローカル IDE のすべてのブレークポイント タイプと操作が付属しています。 スレッドの切り替えとフィルタリング、変数の表示と監視、リモート デバッグ、ホット コードの置換をサポートします。, あなたとチーム メンバーは App Studio を使用して、共同コーディングのための開発環境を共有できます。, App Studio は、リアルタイムの共同コーディングをサポートしています。 チームの複数の共同作業者が、同じプロジェクト内で同時にコードを開発および作成し、他の共同作業者による変更をリアルタイムで表示できます。 この機能により、コードの同期やブランチのマージの手間が省け、開発効率が大幅に向上します。

Intelij IDEA

TRUE

バブルチャート

ソーステーブルの一部の列は、フィールド間のマッピング関係を作成するために抽出できますが、定数や変数を追加することはできません

パージ: テーブル ディレクトリをクリアします。 デフォルトでは、このコマンドを使用して過去 3 日間の情報をクリアします。

TRUE

DataWorks, MaxCompute Tunnel

ユーザーはシンプルモードでプロジェクトを作成する必要があります

prj1 を使用します。, ユーザー aliyun$alice@aliyun.com を追加します。, プロジェクト prjl の List、CreateTable、CreateInstance をユーザー aliyun$alice@aliyun に付与します。

sqoopインポートで取り込む

Auto Scaling は、従量課金制の Hadoop クラスターのみをサポートします。, Auto Scaling は、タスク ノードを追加または削除することによるクラスターのスケールインとスケールアウトのみをサポートします。, クラスターをスケールする時間を指定できる場合は、ルール タイプとして「時間によるスケール」をお勧めします。

データのアップロード

MaxCompute SQL は、クエリを数分、場合によっては数秒で完了でき、別のプロセス エンジンを使用せずにミリ秒で結果を返すことができます。

データノード

同じブロック (またはチャンク) での読み取りと書き込みには、マスターに対するブロックの位置情報の最初のリクエストが 1 回だけ必要なため、クライアントがマスターと対話する必要性が軽減されます。, 大きなブロック (またはチャンク) では、クライアントは特定のブロックに対して多くの操作を実行する可能性が高いため、メタデータ サーバーへの永続的な TCP 接続を長期間維持することでネットワーク オーバーヘッドを削減できます。, マスターに保存されるメタデータのサイズが削減されます。, 多くのクライアントが同じ小さなファイルにアクセスしている場合、これらのブロックを保存しているサーバーがホットスポットになる可能性があります。

MaxCompute SQL は Hive SQL と 100% 同等です

タスクが 23:30 以降に送信された場合、スケジュール システムは 2 日目からインスタンスを自動的に循環生成し、時間どおりに実行します。

Task

TRUE