大家一定对sql非常熟悉，关系型数据库自不必说，现在越来越多的大数据系统也都支持sql，比如hive，odps,presto，phoenix（hbase），galaxy以及cep（esper）等都支持sql

dataX概览1.1DataXDataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS

一不小心就入了天池的“坑”，感觉天池比赛是你机器学习数据挖掘理论结合实际很好的平台。但是缺点就是入门比较麻烦，最好有个大神或者最起码做过几次比赛的人能带你，不然入门真的很麻烦。可惜天池比赛上有很多常年参加的大牛选手都喜欢和相同水平的人组队（可以理解），而且他们相互加过QQ，组群讨论，所以想进他们的圈子还是很难的。不说那么多了，赶快进入正题。在阿里比赛的时候一般会有初赛和复赛，复赛会在阿里自己的平台

SQL中的随机函数rand()，属于SQLServer，我实在MySQL、Oracle和ODPS中进行的测试，请自行甄别，有的没有这个函数比较CEILING和FLOORCEILING函数返回大于或等于所给数字表达式的最小整数

fromodps.df.backendsimportpdfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest

决策树实现importosimportpydotplusfromodps.df.backendsimportpdfromsklearnimporttreefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierdata

DataX使用指南1、DataX3.0概览DataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能

摘要：MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台,尤其在集团内部得到广泛应用，支撑了多个BU的核心业务。

思路：SQL实现，正则表达式匹配到不同格式然后将其转为同一种格式的日期时间进行比较例如：将所有的日期格式转换为yyyyddMMhhmmsss的格式#取最大值selecttmp1.birthday,tmp1.real_birthdayfrom(selectregexp_replace(tmp.birthday,"[-|/|.|\\s|:|年|月|日]","\\1",0)asbirthday,real

免费开通大数据服务：https://www.aliyun.com/product/odps想用阿里云大数据计算服务（MaxCompute），对于大多数人首先碰到的问题就是数据如何迁移到MaxCompute

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暑假实习使用了两个月的odps，回学校看了下hadoop的hive，让我对数据库与数据仓库增进了一些理解，记录下来。简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

阿里云大数据计算服务MaxCompute（原ODPS）概要使用场景海量数据，实时性要求不高，不具备数据库的特征，如事务、主键约束、索引等保留字sql语句的关键字分区表创建表的时候创建分区列，提高sql效率类型转换显式转换和隐式转换显式转换

文章要谈大数据下的数据问题-从很远很远的历史开始谈未来，谈谈阿里云ODPS的SQL复杂度，mapreduce，谈设计新的数据库，人工智能，。。。。好多东西。其实写的时候也不知道本文的目的是啥？

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ODPS中不直接支持update某条记录。查找实现方法的时候，找到了下面的方法。update/deleteodps没有update也没有delete。

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参考博客https://www.jianshu.com/p/c3b7db87b061MySQL的官网http://www.mysql.com/downloads/,在页面中会看到“MySQLCommunityServer”下载后安装，⚠️最后一步有弹出框提示root账号默认的密码，需要记住，如果没记，需要修改root的密码1、系统偏好设置->最下边点MySQL，在弹出页面中，关闭服务，但是有时候无

让我们开始吧：1.MaxCompute（原名ODPS）。

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第1步：数据集成多数据源支持：1、来自云数据源：RDS、HybridDB(Greenplum)、MaxCompute(ODPS)、AnalyticDB(ADS)等2、来自ECS自建数据库：Mysql、SqlServer

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阿里云开源离线同步工具DataX3.0介绍一.DataX3.0概览DataX是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase

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第1步：数据集成多数据源支持：1、来自云数据源：RDS、HybridDB(Greenplum)、MaxCompute(ODPS)、AnalyticDB(ADS)等2、来自ECS自建数据库：Mysql、SqlServer

目前对各种数据库的支持如下：数据库DMLDDLodps完全支持完全支持mysq

摘要：PyODPS中使用PythonUDF包含两方面，一个是直接使用，也就是在MaxComputeSQL中使用；一个是间接的方式，也就是PyODPSDataFrame，这种方式你不需要直接写PythonUDF

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关于JSONPath在JSON中的使用，在1.2.3的时候，官方support.odps下

packagecom.alibaba.odps.tunnel.samples;importjava.io.IOException;importjava.util.Date;importcom.alibaba.odps.tunnel.Column

最近项目上用到了阿里云大数据平台的数据仓库，很多离线计算和挖掘工作都是基于odps来实现，这其中必不可少的工作就是表与表之间的碰撞。

显式类型转换将double类型转为bigint类型时，小数部分会被截断，例如：cast(1.6asbigint)=1；满足double格式的string类型转换为bigint时，会先将string转换为double，再将double转换为bigint，因此，小数部分会被截断，例如cast(“1.6”asbigint)=1；满足bigint格式的string类型可以被转换为double类型，小数点后

场景:基础知识积累与查询目的:纯粹基础知识积累,便于后续查询,由于互联网产品更新迭代非常快,记录的知识可能只适合当下一段时间,所以,官网www.aliyun.com有最新最权威文档.1.概念ODPS(OpenDataProcessingService

odps目前只开放了sql功能。不过哪怕是mr功能开放了后，sql应该还是最主要的开发方式。sql相对而言，开发难度低，容易上手，调试方便，实在是开发测试必备工具。今天我们来聊聊odps的sql。

spm=a2c4g.11186623.6.590.709b5791JljgYi具体过程如下：odps@YITIAN_BJ_MC>tunnelupload/Users/yitian/Documents/MaxCompute

命令的运行可以选用odpscmd客户端，也可以使用IDEAMaxComputeStudio（该工具的使用见：MaxComputeStudio

思路：SQL实现，正则表达式匹配到不同格式然后将其转为同一种格式的日期时间进行比较例如：将所有的日期格式转换为yyyyddMMhhmmsss的格式这里是在odps的写的实例，用到正则匹配和正则替换#取最小值

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1.切换工程：useprojectName;2.查看工程下的所有表：listtables;3.查看表的分区：lspartitionstableName;4.查找分区的数据：select*fromtableNamewherepartitionName=partitionValue;5.查看表结构：desctableName;6.get_json_object(src,value):selectpoi

201603311944245892b70a006de4d2,ErrorCode=InvalidPartitionSpec,ErrorMessage=Thespecifiedpartitionspecisnotvalid.atcom.aliyun.odps.tunnel.TableTunnel

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Shell_ODPS-D2-2.0-集群分发、整体操作脚本xsync191129版（一）集群分发脚本xsync1.hadoop102上编写脚本[root@hadoop102~]#cd/usr/local

Java_ODPS-D2-1-离线数仓-日志数据样本191129版（一）样本日志数据，java模拟产生这里四五条0000-00-0000:00:44.587[main]INFOcom.ataliyun.appclient.AppMain