对产出的用户画像数据进行数据质量监控
本文将以ods_user_info_d_starrocks表为例，演示如何通过数据质量模块的强/弱规则配置（表行数非0强校验和业务主键唯一性弱校验），在每日调度任务中实时拦截源数据缺失或主键重复异常，从而保障用户信息同步作业的下游计算可靠性。您可以参考以下内容，在数据质量模块中完成对表数据质量的监控操作。
对产出的用户画像数据进行数据质量监控
本文将以ods_user_info_d_spark表为例，演示如何通过数据质量模块的强/弱规则配置（表行数非0强校验和业务主键唯一性弱校验），在每日调度任务中实时拦截源数据缺失或主键重复异常，从而保障用户信息同步作业的下游计算可靠性。您可以参考以下内容，在数据质量模块中完成对表数据质量的监控操作。
对产出的用户画像数据进行数据质量监控
本文将以ods_user_info_d_spark表为例，演示如何通过数据质量模块的强/弱规则配置（表行数非0强校验和业务主键唯一性弱校验），在每日调度任务中实时拦截源数据缺失或主键重复异常，从而保障用户信息同步作业的下游计算可靠性。您可以参考以下内容，在数据质量模块中完成对表数据质量的监控操作。
用户画像分析案例同步数据-基于新版数据开发和Spark计算资源
本文将介绍如何创建HttpFile和MySQL数据源以访问用户信息和网站日志数据，配置数据同步链路将这些数据同步到在环境准备阶段创建的OSS存储中，并通过创建Spark外表解析OSS中存储的数据。通过查询验证数据同步结果，确认是否完成整个数据同步操作。
用户画像分析案例加工数据-基于新版数据开发和Spark计算资源
本文为您介绍如何用Spark SQL创建外部用户信息表ods_user_info_d_spark以及日志信息表ods_raw_log_d_spark访问存储在私有OSS中的用户与日志数据，通过DataWorks的EMR Spark SQL节点进行加工得到目标用户画像数据，阅读本文后，您可以了解如何通过Spark SQL来计算和分析已同步的数据，完成数仓简单数据加工场景。
大数据计算MaxCompute从hive表将数据以orc方式写入oss,然后mc再将这些数据load
大数据计算MaxCompute从hive表将数据以orc方式写入oss,然后mc再将这些数据load到oss外表，有相关的文档和方法吗？
在大数据计算MaxCompute中mc再将这些数据load到oss外表，有相关的文档和方法吗？
在大数据计算MaxCompute中从hive表将数据以orc方式写入oss,然后mc再将这些数据load到oss外表，有相关的文档和方法吗？
大数据计算MaxCompute数据写入oss表后，如果要将外表彻底清除，应该怎么删除oss的数据呢？
大数据计算MaxCompute数据写入oss表后，如果要将外表彻底清除，应该怎么删除oss的数据呢？
dataworks 数据集，将maxcompute的数据导出到oss，以parquet文件的形式
在填写目标数据源的时候，文件类型选择了parquet，列分隔符依然还是必填项，列分隔符应该填什么呢？
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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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