大数据管理概论云原生大数据计算服务 MaxCompute存储的相关内容

阿里云文档 2025-07-28

MaxCompute同城容灾

MaxCompute同城容灾用于应对运营商网络故障、IDC停电、机房设施故障、集群故障等场景。通过开启多AZ存储容灾和多AZ计算高可用，可有效降低业务停机时间，满足业务保障需求和行业合规要求。

阿里云文档 2025-06-04

开放存储SDK示例-Python SDK

MaxCompute支持第三方引擎（如Spark on EMR、StarRocks、Presto、PAI和Hologres）通过SDK调用Storage API直接访问MaxCompute数据，本文为您介绍使用Python SDK访问MaxCompute的代码示例。

阿里云文档 2025-05-09

选择地域和存储

在阿里云EMR中，地域与存储直接影响集群的性能和成本。合理选择地域可降低网络延迟、满足数据本地化合规要求，并优化资源成本。科学的存储配置（如HDFS、OSS-HDFS/OSS）则能提升数据读写效率、降低存储成本，同时保障数据可靠性。本文将从地域选择和存储规划两个核心维度出发，提供策略与关键考量，帮助您快速选型。

阿里云文档 2025-03-14

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。

阿里云文档 2025-03-07

开放存储SDK示例-Java SDK

MaxCompute支持第三方引擎（如Spark on EMR、StarRocks、Presto、PAI和Hologres）通过SDK调用Storage API直接访问MaxCompute数据，本文为您介绍使用Java SDK访问MaxCompute的代码示例。

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

本节书摘来自华章出版社《大数据管理概论》一书中的第3章，第3.4节，作者孟小峰，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.4　大数据处理与存储一体化技术日益增长的数据量对当前计算机系统提出了重大挑战。传统计算机系统依赖于计算为中心的计算和存储分离的计算模型。互联网的广泛应用、业务流的日趋复杂和数据获取方式的增多催生了大数据时代的到来，随后以“MapReduce”为核心思想的各....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《大数据管理概论》一3.2　大数据存储与管理方法

本节书摘来自华章出版社《大数据管理概论》一书中的第3章，第3.2节，作者孟小峰，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 3.2　大数据存储与管理方法闪存、PCM等新型存储介质的引入使得大数据存储架构有了多种选择。但由于新型存储介质在价格、寿命等方面与传统的磁盘相比不具优势，因此目前主流的观点是在大数据存储系统中同时使用新型存储介质和传统存储介质，由此产生了多种基于新型存储的大数....

文章 2017-05-02 来自：开发者社区

《大数据管理概论》一第3章‖大数据存储3.1　引言

本节书摘来自华章出版社《大数据管理概论》一书中的第3章，第3.1节，作者孟小峰，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看第3章‖ 大数据存储 3.1　引言大数据存储与管理研究首先面临的是存储技术上的挑战。虽然目前有许多存储技术有望用于大数据存储，但它们都存在局限性［36］。例如：目前以NoSQL数据库为代表的大规模分布式数据库系统设计了基于磁盘存储的读写方式、索引结构、查询执行....