MaxCompute与开源系统融合：一站式大数据解决方案

“藏经阁-MaxCompute 对开源系统的支持与融合.pdf” 本文主要介绍了阿里云MaxCompute如何与开源系统进行支持与融合，以实现更高效、全面的大数据处理能力。MaxCompute是阿里云自主研发的大数据计算平台，旨在为企业提供一站式的大数据解决方案。 在2017年，MaxCompute 2.0版本发布，进一步加强了对开源系统的支持。首先，MaxCompute提供了多种开源协议和工具的兼容性，如通过JDBC接口，使得现有的软件能够方便地对接MaxCompute，同时也支持HiveProxy，以兼容Hive的Thrift协议，允许用户利用Hive社区的现有工具。此外，MaxCompute还与各种ETL工具（如Apache Zeppelin、SQL Workbench/J、TalenD、Pentaho、Qlik）进行了集成，拓宽了其应用范围。 在编程接口方面，MaxCompute 2.0引入了MaxCompute SQL 2.0，它不仅兼容Hive的类型系统和内建函数，还支持Hive的用户定义函数（UDF），并引入了External Table、公共表表达式（CTE）、INSERT、JOIN和UNION等增强语句。同时，MaxCompute还提供了RODPS（R On Data Processing Service）来直接操作MaxCompute数据，充分利用R生态中的工具和代码库。PyODPS则高度兼容Pandas DataFrame，使Python开发者可以轻松地将社区代码应用于大数据计算，并可与Jupyter Notebook等生态工具对接。 MaxCompute 2.0不仅支持开源的计算引擎，如Spark、Druid、Drill、Flink、Kylin、Elasticsearch和Presto，而且通过建立联合计算平台，实现了与这些开源引擎的优势互补。这种融合方式允许企业快速搭建大数据处理环境，利用丰富的开源学习资料，同时保护已有的代码投资。然而，开源计算引擎也存在数据分散、数据一致性问题和资源效率低下的挑战。MaxCompute通过数据存储统一、资源调度统一和安全控制统一，解决了这些问题。 在资源调度方面，MaxCompute 2.0采用了YarnClient和YarnAppMaster的架构，确保了容器（YarnContainer）的高效运行，同时提供了HistoryServer和浏览器界面，便于监控和管理任务。这种联合计算平台架构提升了系统的稳定性和易用性。 MaxCompute通过支持开源协议、工具、编程接口以及计算引擎，构建了一个既保留自身优势又拥抱开源生态的平台，实现了数据处理的灵活性和高效性，为企业的大数据战略提供了强大的支持。