阿里云数加MaxCompute（原名ODPS）设计之初就是面向多租户，确保租户的数据安全是MaxCompute的必备功能之一。在MaxCompute系统的安全设计和实现上，MaxCompute的工程师们会遵循一些经过实践检验的安全设计原则（如Saltzer-Schroeder原则）。在常用密码算法及安全协议的设计和实现上，也会遵循业界相关标准（如PKCS-及FIPS-系列标准），并坚持最佳安全实践
前言：ODPS（Open Data Processing Service），原是阿里云从 09年开始自研的大规模批量计算引擎，2016 年更名为MaxCompute。2022云栖大会上，阿里云ODPS全新升级为一体化大数据平台，存储、调度、元数据一体化融合 ，从 Processing 升级为 Platform，即 Open Data Platform and Service。提供了离线计算、实时交
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2023-10-08 21:43:18
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阿里云odps数据仓库 如果说多云是当今数据仓库的战略，那么跨云就是它对明天的愿景。 这种预测来自普遍需求，即跨同一云提供商内甚至跨不同云的不同区域无缝移动和交换数据。 诸如地理位置和云平台不兼容之类的情况阻碍了全球可访问数据的目标。 结果，公司努力在整个企业（及以后）之间安全地共享数据，管理业务位置之间的延迟以及将使用多个云所导致的数据孤岛汇总在一起。 [InfoWorld的要点： 什么是大
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2024-08-08 07:41:35
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目的本文档是使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为Hadoop集群或独立通用分布式文件系统的一部分的用户的起点。虽然HDFS旨在在许多环境中“正常工作”，但HDFS的工作知识有助于在特定集群上进行配置改进和诊断。 概述HDFS是Hadoop应用程序使用的主要分布式存储。HDFS集群主要由一个NameNode来管理文件系统元数据和存储实际数据的DataNodes。HDFS架构指南详
遇到一个项目需求是统计128张分库分表的数据表记录的最大id，通过单表查询计算非常费时，也无法应对分表数更多的情况，因此考虑到通过odps进行任务发布和运算在云端http://d2.alibaba-inc.com/ 是云梯的第二版，叫在云端，提供了开发工作台，工作流，权限管理，project管理和运维工具。 能够从获得数据、开发数据、运维管理、出售加工好的数据，是数据处理操作的平台。 而数据来源和
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2023-11-20 15:00:28
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PyOdps正式发布DataFrame框架（此处应掌声经久不息），DTer的福音！有了它，就像卷福有了花生，比翼双飞，哦不，如虎添翼。快过年了，大家一定没心情看长篇大论的分析文章。作为介绍PyOdps DataFrame的开篇文章，我只说说其用起来爽的地方。其余的部分，从使用、问题到实现原理，我会分文章细说。如果不知道是DataFrame什么，它是存在于pandas和R里的数据结构，你可以把它当做
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2024-01-01 11:59:07
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# Python连接ODPS数据库实现步骤
在Python中连接ODPS数据库可以使用`odps`库进行操作。下面将给你一个整体的步骤，帮助你完成这个任务。
## 1. 安装odps库
首先，你需要安装`odps`库。可以使用以下命令进行安装：
```python
!pip install odps
```
## 2. 导入odps库
接着，在你的Python代码中导入`odps`库，如
原创
2024-02-05 10:27:12
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# 如何在Python中执行ODPS数据库操作
## 操作流程
首先，让我们来看一下在Python中执行ODPS数据库操作的整个流程。
```mermaid
erDiagram
程序员 --(实现)-> ODPS数据库
```
### 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装odps python包 |
| 2 | 连接ODPS数据库 |
|
原创
2024-03-06 04:27:06
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Coursera课程《Using Databases with Python》 密歇根大学Week2 Basic Structured Query Language15.1 Relational DatabasesTerminology数据库（Database） - 包含很多个表关系或表（Relation or Table） - 包含很多元组和属性元组或行（Tuple or Row） - 一组数据
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2023-08-23 08:41:44
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本教程为即学即用Spark实战44讲的系列课程，本部分为前言和模块一。前言spark诞生于2009年，适合数据科学家与数据分析师进行中小规模数据处理，多语言接口与 SQL 支持让它赢得了很多分析师用户。spark官方定义：一个通用的快速分析引擎。（通用：供所有大数据从业人员使用；分析：主要面向数据处理场景）spark适合谁学：数据分析爱好者，分析师，大数据工程师，大数据架构师。Spark官方模块一
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2024-01-09 13:38:22
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# 如何使用Python连接和操作ODPS
## 介绍
ODPS（阿里云大数据计算服务）是一种分布式数据处理平台，用于存储和分析大规模数据。Python是一种功能强大的编程语言，它可以通过ODPS SDK来连接和操作ODPS。
在本文中，我将向你展示如何用Python连接和使用ODPS。我将按照下面的步骤来介绍整个过程：
1. 安装ODPS SDK
2. 连接到ODPS
3. 创建ODPS
原创
2023-07-14 04:36:38
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背景在ODPS平台进行数据处理和分析，有时候进行复杂的数据开发需要使用UDF，JAVA版本的UDF暂且不提，这里只讲述基于Python进行UDF编写，而如何基于Python开发UDF，以及如何进行第三方依赖包的配置，包括如何编译生成Wheel包。大概有几种方法。总结大概过程，Python UDF开发及使用主要分为几步：如果有二进制包[**.whl]则下载对应的Python版本的wheel包，并改后
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2024-01-02 10:43:17
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# Python关键字库详解
Python是一种高级编程语言，具有简洁明了的语法和强大的功能。在Python中，有一组被称为“关键字”（keywords）的特定保留字，这些关键字起着举足轻重的作用。本文将介绍Python的关键字库，及其如何影响编码。
## 什么是关键字？
关键字是语言的保留词，在Python中，这些词不能被用作变量名或任何其他标识符。它们定义了Python语言的语法结构和基
春节结束了，是时候来些新鲜玩意，让我们来看一些酷的东西。当当当当：隆重推出PyOdps logo。好像跑题了，好吧，让我们言归正传。我们知道Python提供了一个交互式的环境，能够方便探索和试验想法。同时，IPython是Python交互环境的增强，提供了很多强大的功能；IPython Notebook（现在已经是Jupyter Notebook）则更酷，提供了一个web界面，除了提供交互环境，还
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2024-08-10 09:00:32
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# 如何使用python ODPS模块
## 概述
在实际的开发过程中，我们经常需要与大数据进行交互，而ODPS（开放分布式数据处理服务）是阿里云提供的一种分析型数据存储和计算服务。为了方便使用ODPS，我们可以使用Python的ODPS模块来与ODPS进行交互。本文将介绍如何使用Python ODPS模块。
## 使用流程
下面是使用Python ODPS模块的整个流程。
```merma
原创
2023-12-18 09:30:27
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# 如何实现“odps python udf”
## 一、流程概述
为了实现“odps python udf”，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 创建一个ODPS项目 |
| 步骤二 | 安装ODPS Python SDK |
| 步骤三 | 编写Python UDF代码 |
| 步骤四 | 打包Python UDF
原创
2023-10-11 04:10:17
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# Python连接ODPS教程
## 1. 流程概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python连接ODPS（阿里云的大数据计算平台）。整个流程可以总结为以下几个步骤：
1. 安装必要的依赖库
2. 配置ODPS连接信息
3. 连接ODPS
4. 执行SQL语句
5. 处理查询结果
接下来，我会逐步解释每个步骤的具体操作，包括所需的代码和相应的注释。
## 2. 安装依赖库
在开始
原创
2023-11-29 09:08:52
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Python魔法模块之contextlib一.引言我们在操作文件时最常用的就是使用with上下文管理器，这样会让代码的可读性更强而且错误更少，例如：with open(’/tmp/a.txt’, a) as file_obj: file_obj.write(“hello carson”)按照上述这样写的好处在于，在执行完毕缩进代码块后会自动关闭文件。同样的例子还有threading.Lock，如果
# Python re库简介
Python的`re`库是用于处理正则表达式的强大工具。正则表达式是一种可以用来匹配字符串中字符组合的特殊序列，可以用于查找、替换、分割字符串以及进行各种复杂的字符串处理任务。Python中的`re`库提供了一系列的函数来实现这些功能。本文将介绍`re`库的基本用法及其常见应用，同时提供代码示例帮助理解。
## re库的基本功能
在Python中，`re`库包含
最近参加了百度AI Studio课程《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》，觉得内容讲得好，很有启发，特此记录学习笔记。机器学习与深度学习首先说说机器学习与深度学习的关系，课程里对这两的描述非常清楚。机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于我们熟悉的归纳和演绎：归纳：从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本（已知模型输入X和模型输出Y）中，学习输出Y与输入
