阿里的odps是什么?

布满荆棘的人生 2022-05-29 04:55 477阅读 0赞

摘要： ODPS（Open Data Processing Service），是阿里巴巴通用计算平台提供的一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案，现在已更名为MaxCompute，MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

ODPS（Open Data Processing Service），是阿里巴巴通用计算平台提供的一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案，现在已更名为MaxCompute，MaxCompute 向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。

同时，大数据开发套件和 MaxCompute关系紧密，大数据开发套件为 MaxCompute 提供了一站式的数据同步，任务开发，数据工作流开发，数据管理和数据运维等功能，您可以参见 [大数据开发套件简介][Link 1] 来对其进行深入了解。

MaxCompute 主要服务于批量结构化数据的存储和计算，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。随着社会数据收集手段的不断丰富及完善，越来越多的行业数据被积累下来。数据规模已经增长到了传统软件行业无法承载的海量数据(百 GB、TB 乃至 PB)级别。

在分析海量数据场景下，由于单台服务器的处理能力限制，数据分析者通常采用分布式计算模式。但分布式的计算模型对数据分析人员提出了较高的要求，且不易维护。使用分布式模型，数据分析人员不仅需要了解业务需求，同时还需要熟悉底层计算模型。MaxCompute 的目的是为用户提供一种便捷的分析处理海量数据的手段。用户可以不必关心分布式计算细节，从而达到分析大数据的目的。

> MaxCompute 已经在阿里巴巴集团内部得到大规模应用，例如：大型互联网企业的数据仓库和 BI 分析、网站的日志分析、电子商务网站的交易分析、用户特征和兴趣挖掘等。

### MaxCompute 发展历程 ###

从 2009 年 9 月阿里云成立，愿景就是做运算/分享数据第一平台；2010年4月，伴随阿里金融的贷款业务上线，ODPS 正式投入生产运行，2012 年建立统一数据平台，2013 年具备超大规模海量数据处理能力，2014~2015 年大数据平台开始日趋成熟，2016 MaxCompute 2.0 的诞生，成立之初的愿景经过一步步努力逐步实现。

关键性里程碑

*  2010.04 ODPS 正式投入生产运行。阿里金融的贷款业务上线稳定运行。
 *  2013.05 ODPS 公测。
 *  2013.07 ODPS 正式提供商业化服务，单集群规模 5K 台服务器多级群能力。
 *  2016.09 ODPS 正式更名为 MaxCompute，并推出 2.0，实现高性能，新功能，富生态。

![大数据平台发展历程][image.png]

## MaxCompute 组件 ##

*  数据通道：
    
     *  [TUNNEL][]：提供高并发的离线数据上传下载服务。用户可以使用 Tunnel 服务向 MaxCompute 批量上传或下载数据。MaxCompute Tunnel 仅提供 Java 编程接口供用户使用。
 *  计算及分析任务：
    
     *  [SQL][]：MaxCompute 只能以表的形式存储数据，并对外提供了 SQL 查询功能。用户可以将 MaxCompute 作为传统的数据库软件操作，但其却能处理TB、PB级别的海量数据。需要注意的是，MaxCompute SQL 不支持事务、索引及 Update/Delete 等操作，同时 MaxCompute 的 SQL 语法与 Oracle，MySQL 有一定差别，用户无法将其他数据库中的 SQL 语句无缝迁移到 MaxCompute 上来。此外，在使用方式上，MaxCompute SQL 最快可以在分钟，乃至秒级别完成查询，无法在毫秒级别返回用户结果。MaxCompute SQL 的优点是对用户的学习成本低，用户不需要了解复杂的分布式计算概念。具备数据库操作经验的用户可以快速熟悉 MaxCompute SQL 的使用。
     *  [UDF][]：即用户自定义函数。MaxCompute 提供了很多 [内建函数][Link 2] 来满足用户的计算需求，同时用户还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求。
     *  [MapReduce][]：MapReduce 最早是由 Google 提出的分布式数据处理模型，随后受到了业内的广泛关注，并被大量应用到各种商业场景中。在本文档中，我们会对 MapReduce 模型做简要介绍，以便于用户快速熟悉、了解该模型。使用 MaxCompute MapReduce 的用户需要对分布式计算概念有基本了解，并有相对应的编程经验。MaxCompute MapReduce 为用户提供 Java 编程接口。
     *  [Graph][]：MaxCompute 提供的 Graph 功能是一套面向迭代的图计算处理框架。图计算作业使用图进行建模，图由点 (Vertex) 和边 (Edge) 组成，点和边包含权值 (Value)。通过迭代对图进行编辑、演化，最终求解出结果，典型应用：[PageRank][]，[单源最短距离算法][Link 3] ，[K-均值聚类算法][K-] 等。
 *  SDK：提供给开发者的工具包，SDK 的相关介绍请参见 [SDK介绍][SDK]。
 *  安全：MaxCompute 提供了功能强大的安全服务，为用户的数据安全提供保护，详情请参见 [安全参考手册][Link 4]。

想了解更多MaxCompute相关的内容，请访问云栖社区

# [阿里巴巴大数据计算平台MaxCompute（原名ODPS）全套攻略][MaxCompute_ODPS]    #

# [https://yq.aliyun.com/articles/78108][MaxCompute_ODPS] #

阿里巴巴大数据-玩家社区  [https://yq.aliyun.com/teams/6/][https_yq.aliyun.com_teams_6]

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[TUNNEL]: https://help.aliyun.com/document_detail/27837.html
[SQL]: https://help.aliyun.com/document_detail/27860.html
[UDF]: https://help.aliyun.com/document_detail/27866.html
[Link 2]: https://help.aliyun.com/document_detail/48974.html
[MapReduce]: https://help.aliyun.com/document_detail/27875.html
[Graph]: https://help.aliyun.com/document_detail/27901.html
[PageRank]: https://help.aliyun.com/document_detail/27908.html
[Link 3]: https://help.aliyun.com/document_detail/27907.html
[K-]: https://help.aliyun.com/document_detail/27909.html
[SDK]: https://help.aliyun.com/document_detail/34614.html
[Link 4]: https://help.aliyun.com/document_detail/27924.html
[MaxCompute_ODPS]: https://yq.aliyun.com/articles/78108
[https_yq.aliyun.com_teams_6]: https://yq.aliyun.com/teams/6/