tongchenkeji 发表于:2023-4-11 23:03:170次点击 已关注取消关注 关注 私信 odps与常见sql的区别?[阿里云DataWorks] 暂停朗读为您朗读 odps与常见sql的区别? 「点点赞赏,手留余香」 赞赏 还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧! 海报 DataWorks# MaxCompute2748# SQL1285# 云原生大数据计算服务 MaxCompute3255# 分布式计算2827
ReaganYoungAM 2023-11-27 21:28:15 1 ODPS(Open Data Processing Service)是阿里云提供的大数据计算服务,与传统SQL有以下几点区别: 数据存储方式:ODPS采用分布式存储方式,数据存储在海量的分布式存储系统中,可以支持PB级别的数据存储和处理。而传统SQL通常采用关系型数据库存储方式,存储容量较小。 计算模型:ODPS支持MapReduce和SQL两种计算模型,可以根据具体需求选择合适的计算模型。而传统SQL只支持SQL语言进行数据处理和计算。 执行效率:ODPS采用分布式计算方式,可以在大规模数据处理时提高计算效率,而传统SQL的计算效率较低。 数据安全:ODPS提供完善的数据安全机制,包括数据加密、权限控制、访问控制等,可以保证数据的安全性。而传统SQL的数据安全机制相对较弱。 扩展性:ODPS可以根据业务需求进行水平扩展,支持多个计算节点进行并行计算,可以满足大规模数据处理的需求。而传统SQL的扩展性较差,无法满足大规模数据处理的需求。 总之,ODPS是一种适用于大规模数据处理的分布式计算服务,相对于传统SQL具有更高的计算效率、更好的扩展性、更强的数据安全性等优势。
wljslmzAM 2023-11-27 21:28:15 2 ODPS(Open Data Processing Service)是阿里云提供的大数据计算和分析服务,而常见的SQL(Structured Query Language)是一种用于关系型数据库管理系统的查询和操作数据的编程语言。以下是ODPS与常见SQL的区别: 数据模型:ODPS是一种大数据处理和分析服务,支持的数据模型包括分布式表、分区表、虚拟视图等。而常见SQL通常用于关系型数据库管理系统,支持的数据模型包括表、视图、索引等。 数据存储:ODPS数据存储在阿里云的对象存储服务OSS中,通过ODPS进行计算和分析。而常见SQL通常是在关系型数据库中进行数据存储和管理。 大数据处理能力:ODPS是一种分布式大数据处理和分析服务,支持大规模数据的处理和分析,具有高性能和高扩展性。而常见SQL通常用于关系型数据库管理系统,对于大规模数据的处理和分析能力相对较弱。 数据处理语法:ODPS使用类似SQL的语法进行数据处理和分析,但在语法上有一些特殊的扩展和语法规则,例如支持UDF(用户自定义函数)、MapReduce、Graph等特定的数据处理方式。而常见SQL使用标准的SQL语法。 数据计算引擎:ODPS支持多种计算引擎,包括MaxCompute SQL(类似于传统SQL的计算引擎)、MaxCompute Graph(用于图计算)、MaxCompute Spark(用于Spark计算)、MaxCompute Machine Learning(用于机器学习计算)等。而常见SQL通常使用数据库管理系统内置的计算引擎。 数据处理规模:ODPS适用于大规模数据的处理和分析,可以处理TB级甚至PB级的数据。而常见SQL通常适用于小规模数据的处理和分析。
意中人jswyAM 2023-11-27 21:28:15 3 可以参考看下 https://help.aliyun.com/document_detail/27859.html此答案整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
HaydenGuoAM 2023-11-27 21:28:15 4 阿里云DataWorks中的ODPS(Open Data Processing Service)是一种云原生的大数据处理服务,而常见的SQL是一种结构化查询语言。两者在功能和适用场景上有所区别: 数据量:ODPS可以处理大规模的数据,而SQL更适用于小规模和中等规模的数据。 处理方式:ODPS使用分布式计算方式处理数据,能够进行更复杂的数据处理和分析,而SQL更多是针对单个数据源的查询和分析。 适用场景:ODPS适合于需要进行复杂的数据运算和分析的大型企业级应用,而SQL更适用于常规的数据查询和报表生成等操作。 总之,ODPS和SQL都是数据处理工具,但是适用场景不同。ODPS更适合大规模的数据处理,而SQL更适合小规模和中等规模的数据查询和分析。
ODPS(Open Data Processing Service)是阿里云提供的大数据计算服务,与传统SQL有以下几点区别:
数据存储方式:ODPS采用分布式存储方式,数据存储在海量的分布式存储系统中,可以支持PB级别的数据存储和处理。而传统SQL通常采用关系型数据库存储方式,存储容量较小。
计算模型:ODPS支持MapReduce和SQL两种计算模型,可以根据具体需求选择合适的计算模型。而传统SQL只支持SQL语言进行数据处理和计算。
执行效率:ODPS采用分布式计算方式,可以在大规模数据处理时提高计算效率,而传统SQL的计算效率较低。
数据安全:ODPS提供完善的数据安全机制,包括数据加密、权限控制、访问控制等,可以保证数据的安全性。而传统SQL的数据安全机制相对较弱。
扩展性:ODPS可以根据业务需求进行水平扩展,支持多个计算节点进行并行计算,可以满足大规模数据处理的需求。而传统SQL的扩展性较差,无法满足大规模数据处理的需求。
总之,ODPS是一种适用于大规模数据处理的分布式计算服务,相对于传统SQL具有更高的计算效率、更好的扩展性、更强的数据安全性等优势。
ODPS(Open Data Processing Service)是阿里云提供的大数据计算和分析服务,而常见的SQL(Structured Query Language)是一种用于关系型数据库管理系统的查询和操作数据的编程语言。以下是ODPS与常见SQL的区别:
数据模型:ODPS是一种大数据处理和分析服务,支持的数据模型包括分布式表、分区表、虚拟视图等。而常见SQL通常用于关系型数据库管理系统,支持的数据模型包括表、视图、索引等。
数据存储:ODPS数据存储在阿里云的对象存储服务OSS中,通过ODPS进行计算和分析。而常见SQL通常是在关系型数据库中进行数据存储和管理。
大数据处理能力:ODPS是一种分布式大数据处理和分析服务,支持大规模数据的处理和分析,具有高性能和高扩展性。而常见SQL通常用于关系型数据库管理系统,对于大规模数据的处理和分析能力相对较弱。
数据处理语法:ODPS使用类似SQL的语法进行数据处理和分析,但在语法上有一些特殊的扩展和语法规则,例如支持UDF(用户自定义函数)、MapReduce、Graph等特定的数据处理方式。而常见SQL使用标准的SQL语法。
数据计算引擎:ODPS支持多种计算引擎,包括MaxCompute SQL(类似于传统SQL的计算引擎)、MaxCompute Graph(用于图计算)、MaxCompute Spark(用于Spark计算)、MaxCompute Machine Learning(用于机器学习计算)等。而常见SQL通常使用数据库管理系统内置的计算引擎。
数据处理规模:ODPS适用于大规模数据的处理和分析,可以处理TB级甚至PB级的数据。而常见SQL通常适用于小规模数据的处理和分析。
可以参考看下 https://help.aliyun.com/document_detail/27859.html此答案整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
数据量:ODPS可以处理大规模的数据,而SQL更适用于小规模和中等规模的数据。
处理方式:ODPS使用分布式计算方式处理数据,能够进行更复杂的数据处理和分析,而SQL更多是针对单个数据源的查询和分析。
适用场景:ODPS适合于需要进行复杂的数据运算和分析的大型企业级应用,而SQL更适用于常规的数据查询和报表生成等操作。