关于阿里云大数据计算服务MaxCompute的详细内容：
阿里云大数据计算服务MaxCompute使用教程
（MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速、完全托管的PB级数据仓库解决方案，使您可以经济并高效的分析处理海量数据。）
大数据计算服务（MaxCompute，原名 ODPS）是一种快速、完全托管的 GB/TB/PB 级数据仓库解决方案。MaxCompute 为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
同时，大数据开发套件和 MaxCompute 关系紧密，大数据开发套件为 MaxCompute 提供了一站式的数据同步，任务开发，数据工作流开发，数据管理和数据运维等功能，详情请参见大数据开发套件。
MaxCompute 主要服务于批量结构化数据的存储和计算，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。随着社会数据收集手段的不断丰富及完善，越来越多的行业数据被积累下来。数据规模已经增长到了传统软件行业无法承载的海量数据（百 GB、TB 乃至 PB）级别。
在分析海量数据场景下，由于单台服务器的处理能力限制，数据分析者通常采用分布式计算模式。但分布式的计算模型对数据分析人员提出了较高的要求，且不易维护。使用分布式模型，数据分析人员不仅需要了解业务需求，同时还需要熟悉底层计算模型。MaxCompute 的目的是为您提供一种便捷的分析处理海量数据的手段，您可以不必关心分布式计算细节，便可达到分析大数据的目的。
MaxCompute 已经在阿里巴巴集团内部得到大规模应用，例如：大型互联网企业的数据仓库和 BI 分析、网站的日志分析、电子商务网站的交易分析、用户特征和兴趣挖掘等。
产品优势
大规模计算存储
MaxCompute 适用于 100GB 以上规模的存储及计算需求，最大可达 EB 级别。
多种计算模型
MaxCompute 支持 SQL、MapReduce、Graph 等计算类型及 MPI 迭代类算法。
强数据安全
MaxCompute 已稳定支撑阿里全部离线分析业务7年以上，提供多层沙箱防护及监控。
低成本
与企业自建私有云相比，MaxCompute 的计算存储更高效，可以降低 20%-30% 的采购成本。
功能概述
数据通道
支持批量、历史数据通道 TUNNEL 是 MaxCompute 为您提供的数据传输服务，提供高并发的离线数据上传下载服务。支持每天 TB/PB 级别的数据导入导出，特别适合于全量数据或历史数据的批量导入。Tunnel 提供 Java 编程接口供您使用，并且在 MaxCompute 的客户端工具中，有对应的命令实现本地文件与服务数据的互通。
实时、增量数据通道 针对实时数据上传的场景，MaxCompute 提供了延迟低、使用方便的 DataHub 服务，特别适用于增量数据的导入。Datahub 还支持多种数据传输插件，例如：Logstash、Flume、Fluentd、Sqoop 等，同时支持日志服务 Log Service 中的日志数据一键投递至 MaxCompute，进而使用大数据开发套件进行日志分析和挖掘。
计算及分析任务
MaxCompute 支持多种计算模型，详情如下：
SQL：MaxCompute 只能以表的形式存储数据，并对外提供了 SQL 查询功能。您可以将 MaxCompute 作为传统的数据库软件操作，但其却能处理 TB、PB 级别的海量数据。 注意：
MaxCompute SQL 不支持事务、索引及 Update/Delete 等操作。 MaxCompute 的 SQL 语法与 Oracle，MySQL 有一定差别，您无法将其他数据库中的 SQL 语句无缝迁移到 MaxCompute 上来。 在使用方式上，MaxCompute SQL 最快可以在分钟，乃至秒级别完成查询，无法在毫秒级别返回结果。 MaxCompute SQL 的优点是学习成本低，您不需要了解复杂的分布式计算概念。如果您具备数据库操作经验，便可快速熟悉 MaxCompute SQL 的使用。
UDF：即用户自定义函数。 MaxCompute 提供了很多 内建函数 来满足您的计算需求，同时您还可以通过创建自定义函数来满足不同的计算需求。
MapReduce：MaxCompute MapReduce 是 MaxCompute 提供的 Java MapReduce 编程模型，它虽与通用的 MapReduce 有所区别，但可以简化开发流程，更为高效。您若使用 MaxCompute MapReduce，需要对分布式计算概念有基本了解，并有相对应的编程经验。MaxCompute MapReduce 为您提供 Java 编程接口。 Graph：MaxCompute 提供的 Graph 功能是一套面向迭代的图计算处理框架。图计算作业使用图进行建模，图由点 （Vertex）和边（Edge）组成，点和边包含权值（Value）。通过迭代对图进行编辑、演化，最终求解出结果，典型应用：PageRank，单源最短距离算法 ，K-均值聚类算法 等。 SDK
SDK 是 MaxCompute 提供给开发者的工具包，详情请参见 SDK 介绍。
安全
MaxCompute 提供了功能强大的安全服务，为您的数据安全提供保护，详情请参见 安全参考手册。
后续步骤
现在，您已经学习了 MaxCompute 的产品优势、功能特性等相关简介，您可以继续学习下一个教程。在该教程中您将快速了解如何使用 MaxCompute，详情请参见 快速开始。
发展历程
更新时间：2017-09-08 08:19:17
从 2009 年 9 月阿里云成立，愿景就是做运算/分享数据的第一平台。2010 年 4 月，伴随阿里金融的贷款业务上线，ODPS 正式投入生产运行，2012 年建立统一数据平台，2013 年具备超大规模海量数据处理能力，2014~2015 年大数据平台开始日趋成熟，2016 年 MaxCompute 2.0 诞生，成立之初的愿景正在逐步实现。
关键性里程碑
2010.04 ODPS 正式投入生产运行。阿里金融的贷款业务上线稳定运行。 2013.05 ODPS 公测。 2013.07 ODPS 正式提供商业化服务，单集群规模 5K 台服务器多级群能力。 2016.09 ODPS 正式更名为 MaxCompute，并推出 MaxCompute 2.0，实现高性能，新功能，富生态。
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