MaxCompute2.0：异构存储源与非结构化数据处理

本资料是关于MaxCompute 2.0如何对接异构存储源并处理非结构化数据的介绍，主要探讨了MaxCompute外部表的功能、特点、使用场景以及代码示例。 MaxCompute外部表是一种机制，允许用户在MaxCompute中通过SQL查询和处理存储在外部数据源如OSS（对象存储服务）和TableStore（表格存储服务）中的数据，而无需将数据实际加载到MaxCompute。这种功能解决了在大数据分析中跨不同存储系统的数据集成问题，减少了ETL（提取、转换、加载）过程，提高了数据处理的效率。 外部表的主要特点包括： 1. **直接访问云存储数据**：用户可以直接通过SQL查询OSS和TableStore中的数据，无需预先加载，降低了数据处理的复杂性。 2. **支持多种数据格式**：除了常见的TSV、CSV文本格式，还支持JSON、压缩文本以及开源的列式存储格式如ORC和Parquet，适应各种类型的数据需求。 3. **与SQL无缝对接**：使用Hive兼容的DDL语句创建外部表，MaxCompute仅保存元数据，drop table操作不会删除外部数据源的实际数据。这使得外部表的操作与内部表相似，便于用户使用。 4. **高性能计算**：MaxCompute的计算节点直接访问外部数据，避免了额外的数据传输，提升了计算性能。 常见的使用场景包括： 1. **高性能数据导入导出**：通过外部表实现快速的数据迁移和交换。 2. **数据备份**：如将TableStore的全量数据备份到MaxCompute或OSS，或把MaxCompute的冷数据备份到OSS。 3. **数据分析**：实时查询OSS或TableStore中的数据，满足即席查询需求。 4. **数据格式转换**：将OSS中的文本数据转换为ORC或Parquet格式，提升查询性能，降低存储成本。 5. **非结构化数据处理**：支持对存储在OSS等服务上的非结构化数据进行分析。 代码示例展示了如何通过CREATE EXTERNAL TABLE语句定义存储在OSS上的CSV数据，并直接进行SQL查询。此外，也提供了查询TableStore中数据的例子，显示了MaxCompute对外部数据源的强大支持。 总结来说，MaxCompute 2.0的外部表功能极大地扩展了其数据处理能力，不仅能够处理结构化的CSV和TSV数据，还能处理JSON等非结构化数据，以及ORC和Parquet等高效列式存储格式，为用户提供了灵活、高效的数据分析解决方案。