聚簇优化推荐
MaxCompute支持对表近期的读写特征进行分析，并生成相应的聚簇建议，以帮助您提升作业性能并降低CU消耗。您可根据聚簇后的预估收益和推荐详情决定是否应用系统推荐的聚簇建议。
分层存储配置优化
MaxCompute支持通过设置表或分区的分层存储类型，降低数据存储费用。MaxCompute提供分层存储配置优化功能，可基于表的最近访问时间，根据默认策略或自定义策略评估当前地域是否有存储降本空间，辅助您进行分层存储策略配置。
大数据分区优化存储成本
大数据分区是优化存储成本和提高数据处理效率的一个关键策略。通过合理地对大数据进行分区，可以显著减少数据扫描量，提高查询性能，同时还能降低存储成本。以下是几个优化大数据存储成本的分区策略： 1. 合理选择分区键 数据分布均匀：选择那些能让数据均匀分布在各个分区的键作为分区键，避免数据倾斜，即某个分区的...
大数据增加分区优化资源使用
在大数据处理中，分区是一种常见的优化技术，用于提高查询性能并减少资源消耗。分区的基本思想是将大表中的数据根据一个或多个列的值分割成较小的、更易于管理的部分。每个部分称为一个“分区”，分区可以基于日期、范围、列表或其他逻辑条件来创建。 以下是几种常见的分区策略以及它们如何帮助优化资源使用： 1. 范围分区（Range Parti...
大数据 优化数据读取
在大数据环境下，优化数据读取速度是提高整体系统性能的关键。以下是一些常见的优化策略： 1. 数据分区（Partitioning） 定义：将大型数据集划分为较小的、可管理的部分。好处：减少查询处理的数据量，加快读取速度。实施方式：根据时间、地理位置或其他有意义的属性进行分区。 2. 数据...
大数据 数据存储优化
大数据的数据存储优化是提高数据处理效率、降低成本的关键。以下是一些常用的数据存储优化策略： 选择合适的数据存储格式： 使用列式存储（如Parquet, ORC, Avro）而非行式存储可以显著提高查询性能，因为列式存储允许数据库只读取查询所需的列。压缩数据可以减少存储空间需求，并且由于减少了I/O操作...
大数据-165 Apache Kylin Cube优化 案例 2 定义衍生维度及对比 & 聚合组 & RowKeys
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大数据-164 Apache Kylin Cube优化 案例1 定义衍生维度与对比 超详细
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大数据-161 Apache Kylin 构建Cube 按照日期、区域、产品、渠道 与 Cube 优化
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大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
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大数据计算 MaxCompute
MaxCompute（原ODPS）是一项面向分析的大数据计算服务，它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维投入，使您经济并高效的分析处理海量数据。
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