Funcionalidades

• 

  Canal de dados

  Oferece suporte a múltiplos túneis de dados, túneis de dados históricos e túneis de dados incrementais.

  
  

  Múltiplos túneis de dados e túneis de dados históricos

  O MaxCompute utiliza túneis para transmitir dados. Os túneis são escaláveis e importam e exportam dados na escala de petabytes diariamente. É possível importar todos os dados ou dados históricos por meio de múltiplos túneis. O serviço de túnel oferece suporte a SDKs Java. Você pode usar comandos no cliente MaxCompute para trocar arquivos e dados com a nuvem.

  
  

  Túneis de dados incrementais em tempo real

  O MaxCompute oferece o serviço DataHub para enviar dados em tempo real. Esse serviço apresenta baixa latência e é fácil de usar. É muito adequado para importar dados incrementais. O DataHub oferece suporte a múltiplos plugins de transmissão de dados, como Logstash, Flume, Fluentd e Sqoop. Você também pode usar o Log Service para enviar logs facilmente ao MaxCompute e utilizar kits de desenvolvimento de big data para realizar análise e mineração de logs.

• 

  Armazenamento de dados em tabela bidimensional

  O MaxCompute armazena todos os dados em tabelas para ocultar o sistema de arquivos. O armazenamento em colunas compactado reduz significativamente seus custos com uma alta taxa de compactação. O MaxCompute oferece uma taxa de compactação de 5.

• 

  Modelos computacionais

  Oferece suporte a múltiplos modelos computacionais, como SQL, MapReduce e Graph.

  
  

  SQL

  O MaxCompute SQL segue a sintaxe padrão de SQL e a sintaxe do Hive. Essa sintaxe combinada é semelhante à Hibernate Query Language (HQL), portanto, programadores SQL ou HQL podem usar o MaxCompute SQL com facilidade. O MaxCompute oferece um framework de computação mais eficiente que um modelo MapReduce comum para executar o modelo computacional SQL. No entanto, o MaxCompute SQL não oferece suporte a transações, índices, atualizações nem exclusões.

  
  

  MapReduce

  O MaxCompute oferece o modelo de programação MapReduce em Java. O MaxCompute não possui API de arquivos. Você precisa ler dados de tabelas e gravar dados em tabelas no sistema. Portanto, o modelo MapReduce no MaxCompute é diferente do modelo MapReduce na comunidade de software de código aberto. Um modelo modificado pode ser menos flexível. Por exemplo, você não pode personalizar algoritmos de ordenação e hashing. No entanto, o processo de desenvolvimento é simplificado. Mais importante ainda, o MaxCompute oferece o modelo Extended MapReduce (MR²). Nesse modelo, múltiplas operações Reduce podem seguir uma operação Map.

  
  

  Graph

  Em alguns cenários de computação iterativa complexa, como K-Means e PageRank, o MapReduce leva muito tempo para concluir as tarefas. Por isso, o MaxCompute utiliza o modelo Graph para executar essas tarefas de forma eficiente.

• 

  Seguro

  O MaxCompute é uma plataforma de computação multilocatário. Por padrão, os locatários são isolados e não compartilham dados. No entanto, podem usar o MaxCompute para atribuir permissões sobre determinados dados a outros membros do mesmo grupo de projetos.