阿里云大数据计算服务MaxCompute
大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。
当今社会数据收集手段不断丰富，行业数据大量积累，数据规模已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。MaxCompute服务于批量结构化数据的存储和计算，提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。
由于单台服务器的处理能力有限，海量数据的分析需要分布式计算模型。分布式的计算模型对数据分析人员要求较高且不易维护：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分布式计算模型。MaxCompute为我们提供完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，帮助我们快速解决海量数据的计算问题，有效降低企业成本并保障数据安全。以后可以不必关心分布式计算和维护细节，便可轻松完成大数据分析。
产品优势
大规模计算存储
MaxCompute适用于100GB以上规模的存储及计算需求，最大可达EB级别。
多种计算模型
MaxCompute支持SQL、MapReduce、Graph等计算类型及MPI迭代类算法。
强数据安全
MaxCompute已稳定支撑阿里全部离线分析业务7年以上，提供多层沙箱防护及监控。
低成本
与企业自建专有云相比，MaxCompute的计算存储更高效，可以降低20%-30%的采购成本
功能概述
数据通道
一、批量、历史数据通道
TUNNEL是MaxCompute为我们提供的数据传输服务，提供高并发的离线数据上传下载服务。支持每天TB/PB级别的数据导入导出，特别适合于全量数据或历史数据的批量导入。Tunnel 为我们提供Java编程接口，并且在MaxCompute的客户端工具中，有对应的命令实现本地文件与服务数据的互通。
二、实时、增量数据通道
针对实时数据上传的场景，MaxCompute提供了延迟低、使用方便的DataHub服务，特别适用于增量数据的导入。DataHub还支持多种数据传输插件，例如Logstash、Flume、Fluentd、Sqoop等，同时支持日志服务Log Service中的投递日志到MaxCompute，进而使用DataWorks进行日志分析和挖掘。
计算及分析任务
MaxCompute支持多种计算模型，详情如下：
一、SQL：MaxCompute以表的形式存储数据，支持多种数据类型，并对外提供SQL查询功能。我们可以将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：
1.MaxCompute SQL不支持事务、索引及Update/Delete等操作。
2.MaxCompute的SQL语法与Oracle、MySQL有一定差别，我们无法将其他数据库中的SQL语句无缝迁移到MaxCompute上来。
3.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结果。
4.MaxCompute SQL的优点是学习成本低，我们不需要了解复杂的分布式计算概念。如果您具备数据库操作经验，便可快速熟悉MaxCompute SQL的使用。
二、UDF：即用户自定义函数。
MaxCompute提供了很多内建函数来满足大家的计算需求，同时我们还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求。
三、MapReduce：MaxCompute MapReduce是MaxCompute提供的Java MapReduce编程模型，它可以简化开发流程，更为高效。若使用MaxCompute MapReduce，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为我们提供Java编程接口。
四、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 、K-均值聚类算法等。
SDK
SDK是MaxCompute提供给开发者的工具包，当前支持Java SDK及Python SDK。
安全
MaxCompute提供了功能强大的安全服务，为您的数据安全提供保护。
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