1 背景 用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们
因为 crontab 的 环境的问题，在 crontab 自动执行时，它不会加载 PATH 全部路径，我们必须在脚本里面声明出来。所以把odpscmd的环境变量加到shell脚本中就可以了。 ODPS_HOME=/mnt/odpscmd_public export PATH=$PATH:$ODPS_HOME/bin 或者在/etc/profile文件中配置环境变量
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spark读写odps异常 报错信息：问题现象：排查原因：解决： 报错信息： ERROR ApplicationMaster: User class threw exception: java.io.IOException: GetFileMeta PANGU_CAPABILITY_NO_PERMISSION PANGU_CAPABILITY_NO_PERMISSION PanguPermissionException When GetFileMeta
1 背景 用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份文件非常大到了10GB级别，我们
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package com.xjr7670; import com.aliyun.odps.*; import com.aliyun.odps.account.Account; import com.aliyun.odps.account.AliyunAccount; import com.aliyun.odps.type.TypeInfo; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow; import org.apache.poi.hssf.usermodel.
前端实现浏览器端大文件分块上传 1 背景 用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这
PHP 大文件上传代码(500M以上) 1 背景 用户本地有一份txt或者csv文件，无论是从业务数据库导出、还是其他途径获取，当需要使用蚂蚁的大数据分析工具进行数据加工、挖掘和共创应用的时候，首先要将本地文件上传至ODPS，普通的小文件通过浏览器上传至服务器，做一层中转便可以实现，但当这份
场景 我们在使用maxcompute进行数据处理，我们会需要对上下游的数据质量作一些规则校验，用以来识别是否有脏数据影响了我们的数据质量。 而校验后，若是发现了脏数据，就需要第一时间通知到数据负责人，以便于数据质量负责人/数据运维角色的人员可以及时得知问题，让他们有充分的数据对数据进
1.创建ODPS表create table hbaseport.odps_test (key string,value1 string,value2 bigint);2.配置MR集群访问云HBASE环境开通云 HBase HDFS 端口配置hdfs-site.xml使之能访问云HBASE HA的hdfs, 具体参考这里配置hbase-site.xml文件可访问云HBASE在MR集群上创建临时conf目录,
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–qlr拆分 drop table if exists tmp_fcxx_qlr; create table tmp_fcxx_qlr as select zl ,qlr_old ,qlr_new from ( select trans_array(2, ‘;’, zl, qlr, qlr) as (zl, qlr_old, qlr_new) from dc01_rkk_ml_zcxx_bdcqrxx where dt = ‘
背景 项目开发过程中，测试和开发需要查询生产环境表，来进行测试或者定位线上问题。按照流程，需要在【安全中心】申请表权限，然后项目管理员审批。该流程繁琐，影响测试和问题定位效率。所以，这篇文章教大家如何配置权限，一劳永逸地解决申请权限的问题。 配置步骤 1. 准备一个权限适当
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场景介绍 传统的数据治理厂商（没有采用云计算技术），往往使用 Oracle 作为数仓的存储，使用 Kettle 作为ETL和流程调度工具。依托于 Oracle 的稳定、高效，以及 Kettle 的灵活，传统架构可以胜任各种复杂的场景。他们数据治理的架构简单来说是这样的： 随着云计算技术的不断发展和推广，传
WordCount示例 1.下载MaxCompute客户端工具 1.下载客户端 http://repo.aliyun.com/download/odpscmd/0.29.2/odpscmd_public.zip 2.配置和使用 1).解压缩后，odpscmd 会在用户目录下新建一个名字叫odpscmd 的目录，其中保存了 odpscmd 的配置文件 ~/.odpscmd/odps_config.ini，打开它
import re from threading import Thread import threading from urllib import parse from datetime import datetime import random import requests import time from scrapy import Selector from models import * store_list_urls = [] pro
UDAF class odps.udf.BaseUDAF 继承此类实现Python UDAF。 BaseUDAF.new_buffer() 实现此方法返回聚合函数的中间值的buffer。buffer必须是mutable object(比如list, dict)，并且buffer的大小不应该随数据量递增，在极限情况下，buffer marshal过后的大小不应该超过2Mb。 BaseUDAF.itera
