IT系統運維-MaxCompute簡介

2020-05-01 17:29 作者：艾銻無限 瀏覽量：

MaxCompute是什么？

近幾年，大數據云計算等詞充斥在各大技術社區，今天給大家講講大數據計算MaxCompute供廣大IT系統運維參考。MaxCompute（原ODPS，Open Data Processing Service）是一項大數據計算服務，它能提供快速、完全托管的PB級數據倉庫解決方案。主要提供了四大功能：數據通道、結構化存儲、多計算模型、數據安全運維。



1.數據通道

· 批量/歷史數據通道--tunnel

適合于全量數據或歷史數據的導入、導出；

· 實時/增量數據通道--DataHub

該服務具有延遲低的特點，適合增量數據的導入，同時還支持多種數據傳輸的插件，如logstash、flume、fluentd、sqoop、logservice等。

2.數據存儲

· 數據進入maxcompute后，默認會以結構化的方式存儲，且有自己的數據類型，如Bigint, Boolean, Double, Datetime, String, Decimal；

· 數據上傳后，以列壓縮的方式存儲到盤古上。這種壓縮方式的好處就是對于文本類型的數據，一般都能取得較好的壓縮比，一般是4：1。

3.多計算模型

1）SQL

· MaxCompute SQL采用標準的SQL語法，兼容部分Hive語法。在語法上和HQL非常接近，熟悉SQL或HQL的編程人員都容易上手；

· MaxCompute提供更高效的計算框架支持SQL計算模型，執行效率比普通的MapReduce模型更高；

· 需要注意的是，MaxCompute SQL不支持事務、索引及Update/Delete等操作。

2）MapReduce

· MaxCompute提供的Java MapReduce編程模型；

· 由于MaxCompute并沒有開放文件接口，用戶只能通過它所提供的Table讀寫數據；

· 更為重要的是，MaxCompute還提供了基于MapReduce的擴展計算模型， 即MR2。在該模型下，一個Map函數后，可以接入連續多個Reduce函數。

3）Graph

· 對于某些復雜的迭代計算場景，例如：K-Means，PageRank等，如果仍然使用MapReduce來完成這些計算任務將是非常耗時的。MaxCompute提供的Graph模型能夠非常好的完成這一類計算任務。

 

MaxCompute優化原則

1.選表原則

· 選擇滿足需求的小表，比如匯總表。維表盡量選擇全量表，事實表盡量選擇增量表；

· 選擇產出早的表；

· 選擇可回滾的表，比如使用加購事件表代替加購全流程表；

· 依賴的N個上游表，盡量保證上游產出時間要均勻，如果有差異，考慮換依賴表；

2.小表原則

· 行數小于100萬的表認為是小表，這個時候使用mapjoin性能會提高很多；

· 讀取數據的時候要加上分區等過濾條件，大表變小表。常用過濾條件字段，做成動態分區，方便下游過濾；

· 不得不讀取N天大表的時候，使用unionall方式合并多天數據；

3.代碼原則

· Join關聯要盡可能是主鍵關聯。關聯字段類型要一致；

· 多天匯總，先生成1天輕度匯總表，多天使用1天數據再匯總；

· multiinsert，實現一次讀取多次寫入；

· 使用系統UDF代替自己的寫的UDF；

4.調度原則

· 依賴max_pt的，要排除當天依賴；

· 上游是小時任務，使用max_pt要慎重；

· 執行超過1個小時任務要關注；



MaxCompute應用限制

1.SQL限制

· 多路輸出限制：單個SQL里最多可以寫128路輸出，超過128路報語法錯誤；

· 動態輸出分區限制：任意動態分區SQL不允許生成超過2000個動態分區，否則引發運行時異常；

· Select屏顯限制：Select屏顯結果最多只有10000條輸出；

· Order by語句后必須接Limit；

· Sort By必須與Distribute By配合使用；

· 最多允許128路union all，超過此限制報語法錯誤；

· MaxCompute 的JOIN支持多路間接，但不支持笛卡爾積，即無on條件的鏈接；

· MaxCompute中的Join連接條件，只允許and連接的等值條件，并且最多支持16路join操作。只有在MAPJOIN中，可以使用不等值連接或者使用or連接多個條件；

· 目前MaxCompute 在mapjoin中最多支持指定6張小表，否則報語法錯誤；

· 如果使用mapjoin，則所有小表占用的內存總和不得超過512MB。請注意由于MaxCompute 是壓縮存儲，因此小表在被加載到內存后，數據大小會急劇膨脹。此處的512MB限制是加載到內存后的空間大小；

· 多個表join時，最左邊的兩個表不能同時是mapjoin的表；

2.MapReduce限制

· 單個任務引用的資源數量不超過512個，分區表按照一個單位計算。

· 單個任務引用的資源總計字節數大小不超過64MB。

· 單個任務的輸入路數不能超過128，單個任務的輸出路數不能超過128路。

· 單個任務中自定義Counter的數量不能超過64。

· 單個Map或Reduce Worker占用memory默認為2048MB，范圍[256MB, 12GB]。

· 單個Map或Reduce Worker重復讀一個資源次數限制 <=64次。

· 本地運行模式下，Map Worker個數不能超過100；Reduce Worker個數不能超過100；默認一路輸入下載記錄數100。



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