阿里云大数据计算服务MaxCompute，从入门到实战的数据分析利器
数据量不大的时候，MySQL足够应付大部分查询需求。但当数据量达到TB甚至PB级别时，传统数据库的性能会急剧下降，一个复杂的查询可能要跑几个小时甚至根本跑不出来。这时候，就需要专门的大数据计算引擎了。
阿里云MaxCompute就是一款企业级的大数据计算服务，专门用来处理海量数据的离线批处理任务。这篇文章不讲那些深奥的分布式计算理论，就用最直白的方式告诉你：MaxCompute能做什么、怎么用、花多少钱。
MaxCompute是什么？
MaxCompute的前身是阿里云ODPS，是阿里巴巴内部用了多年的大数据平台，后来开放给外部客户使用。它本质上是一个数据仓库，你可以把海量的结构化数据存进去，然后用SQL进行查询和分析。
和传统数据库最大的区别在于，MaxCompute是存算分离的。存储和计算是两套独立的资源，你可以存很多数据但只在需要分析的时候才启动计算资源，平时只付存储的费用。这种架构非常适合那些数据量大但分析频率不高的场景。
MaxCompute的SQL语法和标准SQL基本一致，如果你熟悉MySQL或PostgreSQL，上手几乎零门槛。同时它还扩展了很多适合大数据场景的函数，比如窗口函数、聚合函数、JSON处理函数等。
MaxCompute适合什么场景？
第一个场景是日志分析。网站、APP、服务器每天产生海量日志，这些日志里藏着用户行为、系统性能、安全事件等有价值的信息。把日志导入MaxCompute，用SQL就能做各种维度的统计分析，不需要写复杂的MapReduce代码。
第二个场景是数据仓库建设。企业各个业务系统产生的数据分散在不同的数据库中，把这些数据定期汇总到MaxCompute，构建统一的数据视图，支撑BI报表和多维分析。
第三个场景是机器学习的数据准备。AI模型训练需要大量的特征工程，MaxCompute可以高效地处理TB级的数据，完成数据清洗、特征提取、样本生成等任务，然后把处理好的数据喂给机器学习平台。
第四个场景是跨数据源的联合查询。MaxCompute可以通过外部表功能直接查询OSS、TableStore、RDS等产品中的数据，实现数据不搬移的联邦分析。
怎么把数据导入MaxCompute？
数据导入是使用MaxCompute的第一步。阿里云提供了多种数据接入方式。
对于批量导入，DataWorks数据集成是最常用的工具。它支持从RDS、自建MySQL、Oracle、SQL Server等几十种数据源抽取数据，支持全量和增量同步，可以配置定时任务自动执行。
对于实时导入，可以通过DataHub把流式数据写入MaxCompute，延迟在分钟级。
对于日志类数据，可以直接从OSS加载。先把日志文件上传到OSS，然后在MaxCompute中创建外部表指向OSS文件，就可以直接查询了，不需要把数据导入MaxCompute内部存储。
计算资源怎么管理？
MaxCompute的计算资源以“计算资源单元”为单位进行分配和计费。你可以选择按量付费，每执行一条SQL就按实际消耗的计算资源收费。也可以购买包年包月的计算资源套餐，适合有持续计算需求的场景。
一个省钱的技巧是使用预付费套餐配合按量付费。稳定运行的数据加工任务用包年包月资源保障，临时的探索性查询用按量付费，灵活又经济。
计算资源可以划分给不同的项目空间，实现资源的隔离和配额管理。比如给数据分析团队分配一个项目空间，给算法团队分配另一个项目空间，互不干扰。
SQL性能优化的三个技巧
第一个技巧是分区剪裁。MaxCompute支持表分区，你可以按日期、地域等维度把数据分成多个分区。查询时带上分区条件，MaxCompute只会扫描相关分区的数据，性能提升几个数量级。建表时设计好分区策略，是性能优化的第一步。
第二个技巧是避免全表扫描。在大数据场景下，全表扫描的成本非常高。尽量让查询走索引或者只扫描必要的列，不要用SELECT加星号查询所有字段。
第三个技巧是合理使用UDF。MaxCompute支持自定义函数，可以把复杂的业务逻辑封装成UDF在SQL中调用。但UDF的执行效率比内置函数低，能用内置函数实现的就不要用UDF。
与开源生态的兼容性
MaxCompute兼容Hive的DDL和UDF，原来跑在Hadoop生态上的任务可以比较平滑地迁移过来。同时支持Spark on MaxCompute，可以用Spark的API编写计算任务，复用现有的Spark代码。
对于数据分析师来说，MaxCompute提供了和Excel集成的插件，可以直接在Excel里查询MaxCompute的数据，用数据透视表做分析。这个功能让不熟悉SQL的业务人员也能自助分析数据。
MaxCompute是按需使用、按量付费的产品，起步成本非常低。对于有数据分析需求但不确定投入产出比的团队来说，先用按量付费模式跑几个任务试试，看到价值后再考虑购买包年包月资源，是一个非常稳健的路径。
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