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说明1：split_size，设定一个map的最大数据输入量，单位M，默认256M。用户可以通过控制这个变量，从而达到对map端输入的控制。一般在调整这个设置时，往往是发现一个map instance处理的数据行数太多。此外，从TimeLine看可以发现，

之前我们介绍了怎样在MaxCompute上处理存储在OSS上面的非结构化数据，在这里我们将进一步介绍如何将来自TableStore的数据纳入MaxCompute上的计算生态，实现多种数据源之间的无缝连接。尤其是TableStore在行级别上的实时更新和可覆

合并整理部分性能提升方法方便支持用户查询和优化Sql，提高效率；部分需要原来手动调优的如mapjoin、ppd谓词下推注意分区位置等原有的调优设置在不断衍进的产品中都已实现了自动化调优、 不同阶段的产品调优参数和细节会有不一致、但是熟悉了调优思路和方法后可

下面我们分开说明。作为准备工作，我们需要 ODPS 入口，可以通过直接初始化，或者使用 room 机制 加载。首先，我们需要写一个 Python 文件，假设我们就是把某一列按 csv 格式放的一列转成 json 格式。

2017第六届新能源发电系统技术创新大会中国电工技术学会主办，2017年6月21-24日在河北省张北县举办，大会围绕新能源发展战略、系统关键技术、微电网及储能等重要议题展开交流。利用分布式存储、并行计算加速此类数据密集型应用是目前较有效的手段。在实验室中构

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MaxCompute作为阿里巴巴集团内部绝大多数大数据处理需求的核心计算组件，拥有强大的计算能力，随着集团内外大数据业务的不断扩展，新的数据使用场景也在不断产生。在这样的背景下，MaxCompute计算框架持续演化，而原来主要面对内部特殊格式数据的强大计算

自我介绍我现在在人人车负责数据架构方面的工作，搭建数据采集、抓取、存储、计算、BI可视化等系统。之前在百度网页搜索部，是一名架构工程师，技术方向是高并发分布式服务架构，负责大抓取系统内的架构模块研发。涉及高并发抓取器、链接缓存、压力控制、时效性筛选等子系统

大家在使用大数据计算服务MaxCompute时，最头疼就是我现在已有的数据如何快速上云？具体详见《MaxCompute开发入门指南——数据上云篇》。但是数据在MaxCompute上了之后，问题又来了，我怎么基于上面进行快速的数据开发，构建大数据仓库。本文就

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 是面向大数据处理的云计算服务，主要提供结构化和非

小红唇和阿里云大数据平台的牵手要从2016年5月份说起。随着小红唇业务的发展，用户量和内容量不断增加，迫切需要推出个性化功能，增加用户的使用时长和用户粘度。对于一个没有大数据/机器学习经验和技术储备，并且开发人员有限的年轻团队，在业务快速发展的情况下，如何

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在做埋点数据离线存储到odps中，用到了Flume。一边使用，一边学习了下Flume。其中感受到Flume确实易伸缩、易扩展。其中的组件都可以根据自己的业务特点方便的自定义使用。Flume可进行大量日志数据采集、聚合和并转移到存储中，并提供数据在流转中的事

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