MaxCompute の利用を開始した後は、このページを使用して主要な機能領域を確認し、次のタスクに適したドキュメントを見つけます。
データ移行
データのアップロードとダウンロード
MaxCompute には、以下の 3 つのデータ転送チャネルが用意されています。
| チャネル | 説明 |
|---|---|
| Tunnel | バッチによるアップロードおよびダウンロード |
| Streaming Tunnel | ストリーミングデータの書き込み |
| DataHub | リアルタイムでのアップロードおよびダウンロード |
DataHub および Tunnel の両方とも、さまざまなアップロード・ダウンロードシナリオに対応する SDK を提供しています。
リファレンス： データアップロードのシナリオとツール | データ移行
大規模データ移行
大量のデータを MaxCompute に移行するには、MaxCompute Migration Assist (MMA) を使用します。
開発と分析
データの型
MaxCompute は 3 種類のデータ型エディションをサポートしています。ご利用のプロジェクトに適用されるエディションを把握することは重要です。サポートされていないデータ型を使用すると、データ開発中に解析エラーが発生します。
リファレンス： データ型エディション
一般的な SQL ステートメント
以下のリファレンスでは、テーブル、リソース、関数、インスタンスに対する一般的な操作について説明しています。
リファレンス： 一般的な SQL ステートメント
ジョブ開発
MaxCompute は以下の 7 つのコンピューティングモデルをサポートしています。
| モデル | リファレンス |
|---|---|
| SQL | 概要 |
| SQLML | 概要 |
| PyODPS | 概要 |
| MapReduce | 概要 |
| Spark | 概要 |
| Mars | 概要 |
| Graph | 概要 |
MaxCompute 内部テーブル以外のデータについては、外部テーブルを使用します。また、MaxCompute はプログラムによるアクセスのために、Java 向け SDK、Python 向け SDK、およびJDBC インターフェイスも提供しています。
実践例： IntelliJ IDEA を使用した Java UDF の開発
ジョブ分析
MaxCompute は LogView およびオプティマイザーを提供しており、ジョブのパフォーマンス診断および改善を支援します。
実践例： SQL ステートメントの最適化
アクセスの制御
ユーザー、ロール、権限付与
MaxCompute は、ユーザーおよびロールの管理のために、アクセス制御リスト (ACL)、パッケージベースのアクセス制御、ラベルベースのアクセス制御など、複数のアクセス制御方法を提供しています。
リファレンス：
セキュリティ管理
プロジェクトおよびデータセキュリティ
MaxCompute は、動的データマスキングおよびデータ暗号化を通じて、プロジェクトおよびデータを保護します。
リファレンス：
O&M
リソースおよびジョブ管理
MaxCompute は、ジョブおよびリソースを詳細に制御するために、プロジェクトレベルの Information Schema、ジョブ管理、リソース観測を提供しています。
リファレンス：