下载并解压odpscmd客户端安装包将安装包下载到合适的硬盘位置，并使用自带的压缩工具或第三方解压工具解压编辑配置文件odps_configini，设置访问ID访问密钥项目空间名服务访问链接隧道服务链接日志查看地址以及；点击odps客户端422 odpscmd安装包 解压下载的安装包文件，得到binconflib和plugins文件夹423 odpscmd安装包 。
ODPS有一个客户端数据同步工具，可以将本地的csvtxt等文件导入到ODPS中；否则可以在另一个hadoop集群上安装HBase客户端并将hbasesitexml文件中的zk地址指向源集群也可以单机运行，单机运行时，不。
应该是反应慢，刷新一下就有了刚创建好的表是在管理表的地方看不见的，说明他还没有反应过来，需要刷新然后就会显示了大数据计算服务MaxCompute原名ODPS是一种快速完全托管的EB级数据仓库解决方案随着数据收集手段不断丰富，行业数据大量积累，数据规模已增长到了传统软件行业无法承载的海量数据。
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1、客户端 支持使用缓冲区，通过API接口批量上传用户行为日志 数据源可选择的方案有OSSLogHubTableStore等，优先考虑选择使用OSS作为数据源阿里云智能推荐系统相关服务。
2、使得ODPS能够引入numpy包，并在主函数的_init_部分使用STEP5注册函数类名=文件名类名资源列表python文件调用包的。
3、ODPS，并利用其和 ODPS 关联外表的加速能力，实现了百万级别每秒的数据同步运营人员可以在营销平台自助的进行客群圈选。
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当然作为consumer客户端的状态也可以保存在zk之中整体 ODPS等多种存储媒介以前在一个城市做双机房主备，两个机房是。
安装Redis，然后调整代码和投票方案第二次，距离投票结束还有 作为客户端的负载均衡，也是会消耗本地的一个随机端口的，也许。
价格上比Datastage便宜一点，需要服务器和客户端的安装，处理速度上和Datastage相当分布式部署，支持实时，但是效率不高。
小表数据量小时，可作为全局变量在自定义函数中使用上传函数时，全局变量会被 pickle 到 UDF 中但此方法使用场景受限，数据量过大导致资源过大无法上传确保三方包客户端与服务端版本一致，防止序列化问题仅适用于数据量非常小的场景总结 PyODPS 解决笛卡尔积问题主要通过两种方式MapJoin，直观。
ODPS的基础构架MaxCompute构架分为四层，分别是客户端接入层逻辑层和计算层客户端ODPS以RESTful API方式对外提。
为了处理较小规模的数据，可将小表数据作为全局变量在自定义函数中使用，将数据 pickle 到 UDF 中然而，这种方法适用场景有限，因为 ODPS 上传文件资源大小有限制此外，确保客户端与服务端三方包版本一致，否则可能遇到序列化问题总结而言，PyODPS 解决笛卡尔积问题主要通过两种方式一是 mapjoin。
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