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MaxCompute 基本概念

account_circle 林清杨 schedule folder_openMaxComputecommentMaxCompute 基本概念有1条评论
内容纲要

一、术语表

在开始使用MaxCompute产品前，您可以提前查阅MaxCompute所涉及的术语及其含义，为了解产品及快速上手提供帮助。本文为您介绍MaxCompute涉及的术语及其概念。

A

  • AccessKey
    简称AK，包括AccessKey ID和AccessKey Secret，是访问阿里云API的密钥。在阿里云官网注册云账号后，可以在AccessKey管理页面生成该信息，用于标识用户，为访问MaxCompute、其他阿里云产品或连接第三方工具做签名验证。请妥善保管AccessKey Secret，必须保密，如果存在泄露风险，请及时禁用或更新AccessKey。

  • 安全
    MaxCompute提供多租户数据安全体系，主要包括用户认证、项目的用户与授权管理、跨项目的资源分享以及项目的数据保护。更多MaxCompute安全操作信息，请参见权限概述。

C

  • Console
    即MaxCompute客户端，是运行在Window或Linux下的工具，您可以在MaxCompute客户端通过运行命令的方式完成项目管理、DDL、DML等操作。MaxCompute客户端的操作指导，请参见使用客户端（odpscmd）连接。

D

  • Data Type
    MaxCompute表中列的数据类型。MaxCompute支持的数据类型版本及各版本的数据类型列表，请参见数据类型版本说明。

  • DDL
    Data Definition Language，数据定义语言。例如创建表、创建视图等操作。更多DDL语法信息，请参见DDL语句。

  • DML
    Data Manipulation Language，数据操作语言。例如INSERT、UPDATE、DELETE操作。更多DML语法信息，请参见DML操作。

F

  • Function（函数）
    MaxCompute提供函数功能，包括内建函数和UDF。更多函数信息，请参见函数。

  • fuxi（伏羲）
    伏羲是飞天平台内核中负责资源管理和任务调度的模块，同时也为应用开发提供了一套编程基础框架。

  • MaxCompute的底层任务调度模块为fuxi的调度模块。

I

  • Instance（实例）
    即实际运行作业的一个具体实例，类同Hadoop中Job的概念。详情请参见任务实例。

M

  • MapReduce
    MapReduce是处理数据的一种编程模型，通常用于大规模数据集的并行运算。您可以使用MapReduce提供的接口（Java API）编写MapReduce程序，来处理MaxCompute中的数据。编程思想是将数据的处理方式分为Map（映射）和Reduce（规约）。

在正式执行Map前，需要将输入的数据进行分片。所谓分片，就是将输入数据切分为大小相等的数据块，每一块作为单个Map Worker的输入被处理，以便于多个Map Worker同时工作。每个Map Worker在读入各自的数据后，进行计算处理，最终通过Reduce函数整合中间结果，从而得到最终计算结果。详情请参见MapReduce。

N

  • Networklink（网络连接）
    当您使用外部表、UDF或湖仓一体功能时，MaxCompute默认未建立与外网或VPC网络间的网络连接，您需要开通网络连接以访问外网或VPC中的目标服务（例如HBase、RDS、Hadoop等）。更多开通网络连接信息，请参见网络开通流程。

P

  • Partition（分区）
    分区Partition是指一张表下，根据分区字段（一个或多个字段的组合）对数据存储进行划分。如果表没有分区，数据是直接放在表所在的目录下。如果表有分区，每个分区对应表下的一个目录，数据是分别存储在不同的分区目录下。更多分区信息，请参见分区。

  • Project（项目）
    项目是MaxCompute的基本组织单元，类似于传统数据库的Database或Schema的概念，是进行多用户隔离和访问控制的主要边界。更多项目信息，请参见项目。

Q

  • Quota（配额）
    配额是MaxCompute的计算资源池，提供作业运行所需计算资源。更多配额信息，请参见配额。

R

  • Role（角色）
    角色是MaxCompute安全功能中的概念，可以理解为拥有相同权限的用户的集合。多个用户可以同时存在于一个角色下，一个用户也可以隶属于多个角色。给角色授权后，该角色下的所有用户拥有相同的权限。更多角色管理信息，请参见角色规划。

  • Resource（资源）
    资源是MaxCompute中特有的概念。当您使用MaxCompute的自定义函数（UDF）或MapReduce功能时，需要依赖资源来完成。更多资源信息，请参见资源。

S

  • SDK
    Software Development Kit，软件开发工具包。一般都是一些被软件工程师用于为特定的软件包、软件实例、软件框架、硬件平台、操作系统、文档包等建立应用软件的开发工具的集合。MaxCompute支持Java SDK和Python SDK。

  • 授权
    项目管理员或者项目Owner可以授予其他角色对MaxCompute中的对象（例如表、任务、资源等）进行某种操作的权限，包括读、写、查看等。更多授权信息，请参见用户规划与管理。

  • 沙箱（Sandboxie）
    沙箱是一种按照安全策略限制程序行为的执行环境。沙箱机制是一种安全机制，将Java代码限定在特定的运行范围中，并且严格限制代码对本地系统资源访问，通过这样的措施来保证对代码的有效隔离，防止对本地系统造成破坏。MaxCompute MapReduce及UDF程序在分布式环境中运行时受到Java沙箱的限制。

T

  • Table（表）
    表是MaxCompute的数据存储单元。更多表信息，请参见表。

  • Tunnel
    MaxCompute的数据通道，提供高并发的离线数据上传下载服务。您可以使用Tunnel服务向MaxCompute批量上传数据或者向本地进行批量数据下载。相关命令请参见Tunnel命令或批量数据通道SDK。

U

  • UDF
    User Defined Function，用户自定义函数。

广义的UDF代表了自定义标量函数、自定义聚合函数及自定义表值函数三种类型。MaxCompute支持通过Java、Python编程接口开发自定义函数，详情请参见MaxCompute UDF。

狭义的UDF指用户自定义标量函数（User Defined Scalar Function），它的输入与输出是一对一的关系，即读入一行数据，写出一条输出值。

  • UDAF
    User Defined Aggregation Function，自定义聚合函数。它的输入与输出是多对一的关系， 即将多条输入记录聚合成一条输出值。可以与SQL中的GROUP BY语句联用。详情请参见UDAF。

  • UDTF
    User Defined Table Valued Function，自定义表值函数。它是唯一能返回多个字段的自定义函数。详情请参见UDTF。

  • User（用户）
    用户是MaxCompute安全功能中的概念，MaxCompute支持您通过阿里云账号、RAM用户或RAM角色访问MaxCompute。非MaxCompute项目所有者（Project Owner）的用户必须被加入MaxCompute项目中，且被授予相应的权限，才能操作MaxCompute项目中的数据、作业、资源及函数。更多用户管理信息，请参见用户规划与管理。

V

  • View（视图）
    视图是在表之上建立的虚拟表，它的结构和内容都来自表。一个视图可以对应一个表或多个表。如果您想保留查询结果，但不想创建表占用存储，可以通过视图实现。更多视图信息，请参见视图操作。

二、核心概念

2.1 核心概念的层次结构

MaxCompute具有层次结构，您可以通过了解其结构，为后期项目规划、安全管理等提供思路。本文为您介绍MaxCompute中核心概念的层次结构及简要含义。

MaxCompute核心概念的层次结构如下。

核心概念 说明
Project（项目） 项目是MaxCompute的基本组织单元，类似于传统数据库的Database或Schema的概念，是进行多用户隔离和访问控制的主要边界。更多项目信息，请参见项目
Table（表） 表是MaxCompute的数据存储单元。更多表信息，请参见表。
Partition（分区） 分区Partition是指一张表下，根据分区字段（一个或多个字段的组合）对数据存储进行划分。如果表没有分区，数据是直接放在表所在的目录下。如果表有分区，每个分区对应表下的一个目录，数据是分别存储在不同的分区目录下。更多分区信息，请参见分区。
View（视图） 视图是在表之上建立的虚拟表，它的结构和内容都来自表。一个视图可以对应一个表或多个表。如果您想保留查询结果，但不想创建表占用存储，可以通过视图实现。更多视图信息，请参见视图操作。
User（用户） 用户是MaxCompute安全功能中的概念，MaxCompute支持您通过阿里云账号、RAM用户或RAM角色访问MaxCompute。非MaxCompute项目所有者（Project Owner）的用户必须被加入MaxCompute项目中，且被授予相应的权限，才能操作MaxCompute项目中的数据、作业、资源及函数。更多用户管理信息，请参见用户规划与管理。
Role（角色） 角色是MaxCompute安全功能中的概念，可以理解为拥有相同权限的用户的集合。多个用户可以同时存在于一个角色下，一个用户也可以隶属于多个角色。给角色授权后，该角色下的所有用户拥有相同的权限。更多角色管理信息，请参见角色规划。
Resource（资源） 资源是MaxCompute中特有的概念。当您使用MaxCompute的自定义函数（UDF）或MapReduce功能时，需要依赖资源来完成。更多资源信息，请参见资源。
Function（函数） MaxCompute提供函数功能，包括内建函数和UDF。更多函数信息，请参见函数。
Instance（实例） 即实际运行作业的一个具体实例，类同Hadoop中Job的概念。详情请参见任务实例。
Quota（配额） 配额是MaxCompute的计算资源池，提供作业运行所需计算资源。更多配额信息，请参见配额。
Networklink（网络连接） 当您使用外部表、UDF或湖仓一体功能时，MaxCompute默认未建立与外网或VPC网络间的网络连接，您需要开通网络连接以访问外网或VPC中的目标服务（例如HBase、RDS、Hadoop等）。更多开通网络连接信息，请参见网络开通流程。
Schema MaxCompute支持Schema，在Project之下对Table、Resource、Function进行归类。更多Schema信息，请参见Schema操作。

通常MaxCompute的各层级概念的组织模式如下：

租户代表组织，以企业为例，一个企业可以在不同地域开通MaxCompute按量付费服务或预先购买包年包月计算资源（Quota）。

企业内的各个部门在开通服务的地域内创建和管理自己的项目（Project），用于存储该部门的数据。项目内可以存储多种类型对象，例如表（Table）、资源（Resource）、函数（Function）和实例（Instance）等。如果您有需要，也可以通过创建Schema，在项目之下进一步对上述对象进行归类，详情请参见Schema操作。各部门可以在项目内通过用户与角色的管控，对项目内的各类数据进行权限控制。

项目产生的存储费用以项目粒度出账。如果您使用按量付费计算资源，则查询费用计入运行查询的项目。如果您使用包年包月计算资源，则不再另收查询费用。

组织模式示例如下图所示：

在此示例中，某企业在上海地域开通了按量付费服务（默认后付费Quota），并且购买了包年包月规格计算资源（默认预付费Quota）。

  • 部门A创建了项目A，项目A包含一个Schema1，Schema内存储了表1、表2、以及函数1，关联了默认预付费Quota，部门A的用户A被授予了项目A数据的访问权限，并且可以发起作业，所有作业默认使用的计算资源为默认预付费Quota。

  • 部门B创建了项目B，项目B没有开启按Schema存储，所以项目下直接存储了表3、表4、视图1和资源1，关联了默认后付费Quota，部门B的用户B被授予了项目B数据的访问权限，并且可以发起作业，所有作业默认使用的计算资源为默认后付费Quota。

2.2 项目

项目（Project）是MaxCompute的基本组织单元，它类似于传统数据库的Database或Schema的概念，是进行多用户隔离和访问控制的主要边界。项目中包含多个对象，例如表（Table）、资源（Resource）、函数（Function）和实例（Instance）等，您可以在一个项目中创建表、上传数据、开发作业，并根据需要分配不同的计算资源。

MaxCompute为您提供方便的项目操作与管理。

  • 开通MaxCompute服务后，需要通过项目使用MaxCompute，如何创建MaxCompute项目，详情请参见创建MaxCompute项目。

  • 创建MaxCompute项目后，您需要进入项目才可以执行后续开发、分析、运维等一系列操作。详情请参见项目空间操作。

  • MaxCompute提供项目数据保护机制，为数据安全提供保障。详情请参见安全操作。

  • MaxCompute提供跨项目的资源访问。

  • 一个用户可以同时拥有多个项目的权限。通过安全授权，可以在一个项目中访问另一个项目中的对象，详情请参见基于Package跨项目访问资源。

说明
若您通过DataWorks创建MaxCompute，需要先创建DataWorks工作空间，详情请参见DataWorks简单模式与标准模式工作空间。DataWorks工作空间名称和MaxCompute项目名称会存在不一致的情况，请您后续进行数据开发时注意明确项目名称。

MaxCompute支持一种特殊类型的项目，即外部项目（External Project）。

  • 外部项目无法被独立创建和使用，需要配合数据湖集成，用以实现访问和管理Hadoop集群Hive数据库中的表数据，或数据湖构建DLF中的表数据。详情参见MaxCompute湖仓一体。

  • 外部项目本身没有执行作业的权限，需要关联到MaxCompute项目，通过<external_project_name>.<table_name>的方式访问外部项目中的表数据。详情请参见使用SQL管理外部项目。

  • 外部项目本身不产生计费，查询所用的计算资源归属为关联的MaxCompute内部项目。

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若您需要对项目空间内的资源使用情况进行限制和管理，防止单个用户或项目消耗过多资源而影响整个系统的稳定性，可通过合理设置配额（Quota）实现。详情请参见配额。

2.3 配额

配额（Quota）是MaxCompute的计算资源池，为MaxCompute SQL、MapReduce、Spark、Mars、PAI等计算作业提供所需计算资源（CPU及内存）。您可以根据实际业务合理设置配额组，确保资源的合理分配和利用，防止某一部分任务占用过多资源而影响其他任务的正常执行。

MaxCompute计算资源单位为CU，1 CU包含1 CPU及4 GB内存。您可购买的Quota分为包年包月计算资源和按量计费计算资源两种，分别对应包年包月规格类型和按量计费规格类型，更多规格信息，请参见规格类型。

如果您购买的Quota为包年包月计算资源，可进一步通过MaxCompute管家进行如下更细粒度的管理：

  • 设置配额组

    支持新建、修改或删除配额组，也支持设置配额组的分时时间段，满足不同业务项目在不同时间段对计算资源的需求。

  • 修改项目配额组

    支持修改MaxCompute项目关联的配额组。

您可以通过如下方式关联MaxCompute项目及配额组，项目关联配额组后，MaxCompute项目中提交的计算作业将默认使用所关联的配额组进行计算：

  • 在创建MaxCompute项目时，您可以通过配额组参数选择需要关联的配额组。
  • 对于存量项目，您可以通过MaxCompute控制台的项目管理修改项目关联的配额组，详情请参见配置项目。

说明
建议您根据项目业务情况为不同的MaxCompute项目关联不同的配额组。

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2.4 表

表是MaxCompute的数据存储单元。它在逻辑上是由行和列组成的二维结构，每行代表一条记录，每列表示相同数据类型的一个字段。MaxCompute的表类似于传统关系型数据库中的表，可以存储结构化数据，并且使用SQL进行查询和分析。

MaxCompute中不同类型计算任务的操作对象（输入、输出）都是表。您可以创建表、删除表以及向表中导入数据。

说明
DataWorks的数据开发模块可以对MaxCompute表进行新建、收藏、修改数据生命周期管理、修改表结构和数据表/资源/函数权限管理审批等操作。

MaxCompute的表格有两种类型：内部表和外部表（MaxCompute 2.0版本开始支持外部表）。

  • 对于内部表，所有的数据都被存储在MaxCompute中，表中列的数据类型可以是MaxCompute支持的任意一种数据类型版本说明。

  • 对于外部表，MaxCompute并不真正持有数据，表格的数据可以存放在OSS或OTS中 。MaxCompute仅会记录表格的Meta信息，您可以通过MaxCompute的外部表机制处理OSS或OTS上的非结构化数据，例如视频、音频、基因、气象、地理信息等。

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外部表相关信息请参见外部表概述，您可以根据该文档对外部表执行创建、读取及写入等操作。

2.5 分区

分区表是指拥有分区空间的表，即将表数据按照某个列或多个列进行划分，从而将表中的数据分散存储在不同的物理位置上。合理设计和使用分区，可以提高查询性能、简化数据管理，并支持更灵活的数据访问和操作。

概述

分区可以理解为分类，通过分类把不同类型的数据放到不同的目录下。分类的标准就是分区字段，可以是一个，也可以是多个。

MaxCompute将分区列的每个值作为一个分区（目录），您可以指定多级分区，即将表的多个字段作为表的分区，分区之间类似多级目录的关系。

分区表的意义在于优化查询。查询表时通过WHERE子句查询指定所需查询的分区，避免全表扫描，提高处理效率，降低计算费用。使用数据时，如果指定需要访问的分区名称，则只会读取相应的分区。

部分对分区操作的SQL的运行效率较低，会给您带来较高的费用，例如插入或覆写动态分区数据（DYNAMIC PARTITION）。

对于部分操作MaxCompute的命令，处理分区表和非分区表时语法有差别，详情请参见表操作和INSERT操作。

使用限制
  • 单表分区层级最多为6级。
  • 单表分区数最大值为60000个。
  • 单次查询允许查询最多的分区个数为10000个。
  • STRING分区类型的分区值不支持使用中文。
使用说明

分区数据不宜过小，如果创建很多过小分区，会导致计算查询性能下降。建议单分区数据不要小于一万行。

分区列的数据类型

MaxCompute 2.0数据类型版本支持的分区字段为TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、VARCHAR、STRING。

MaxCompute 1.0数据类型版本支持的分区字段仅有STRING。虽然可以指定分区列的类型为BIGINT，但是除了表的字段显示为BIGINT类型，任何其他情况（例如，字段的计算和比较）下都当作STRING类型处理。执行如下语句后，返回结果为空。

---创建表parttest。
create table parttest (a bigint) partitioned by (pt bigint);
---向表中插入数据。
insert into parttest partition(pt)(a,pt) values (1, 1);
insert into parttest partition(pt)(a,pt) values (1, 10);
---查询表中字段pt大于等于2的行。
select * from parttest where pt >= '2';
示例

  • 创建分区。

    --创建一个二级分区表，以日期为一级分区，地域为二级分区
CREATE TABLE src (shop_name string, customer_id bigint) PARTITIONED BY (pt string,region string);

  • 使用分区列作为过滤条件查询数据。

    --正确使用方式。MaxCompute在生成查询计划时只会将'20170601'分区下region为'hangzhou'二级分区的数据纳入输入中。
select * from src where pt='20170601'and region='hangzhou'; 
--错误的使用方式。在这样的使用方式下，MaxCompute并不能保障分区过滤机制的有效性。pt是STRING类型，当STRING类型与BIGINT（20170601）比较时，MaxCompute会将二者转换为DOUBLE类型，此时有可能会有精度损失。
select * from src where pt = 20170601;
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分区相关操作（如添加分区、修改分区值等）命令请参见分区和列操作。

2.6 生命周期

MaxCompute表的生命周期（Lifecycle），指表（分区）数据从最后一次更新的时间算起，在经过指定的时间后没有变动，则此表（分区）将被MaxCompute自动回收。这个指定的时间就是生命周期。通过设置生命周期可以实现自动数据清理或数据保留，降低存储成本。

生命周期说明

  • 生命周期单位为天，取值为正整数。

  • 对于非分区表，如果表数据在生命周期内没有被修改，经过指定天数后此表将会被MaxCompute自动回收（类似DROP TABLE操作）。生命周期从最后一次表数据被修改的时间（LastModifiedTime）开始计算。

  • 对于分区表，每个分区可以分别被回收。在生命周期内未被修改数据的分区，经过指定的天数后此分区将会被回收，否则会被保留。每个分区的生命周期是从最后一次分区数据被修改的时间（LastModifiedTime）开始计算。不同于非分区表，分区表的最后一个分区被回收后，该表不会被删除。

说明

  • 生命周期回收为每天定时启动，扫描全量分区。LastModifiedTime需要超过生命周期指定的时间才会回收。

  • 假设某个分区表生命周期为1天，该分区数据最后一次被修改的时间是2020年02月17日15时。如果在2020年02月18日15时之前扫描此表（不到一天），则不会回收表分区。如果2020年02月19日回收扫描时发现表分区LastModifiedTime超过生命周期指定的时间，则上述分区会被回收。

  • 生命周期主要提供定期回收表或分区的功能，每天根据服务的繁忙程度，不定时回收。不能确保表或分区的生命周期到期后立刻被回收。

  • 删除表后，表的所有属性信息全部会被删除，包括生命周期。新建同名表后，表的生命周期以新设置的属性为准。

  • 只能在表级别设置生命周期，不能在分区级别设置生命周期。为分区表指定的生命周期适用于该表的所有分区。创建表时即可指定生命周期。

  • 如果您没有为表指定生命周期，则表（分区）不会根据生命周期规则被MaxCompute自动回收。

  • 用于执行生命周期回收数据操作的用户是阿里云服务：maxcompute.aliyuncs.com，您可以在操作审计中获取操作记录，详情请参见事件查询快速入门。示例如下：

    • 表bettergithubanalytics.test_lifecycle依据生命周期被MaxCompute自动回收，可看到如下记录。

    • 表bettergithubanalytics.sale_detail的分区sale_date=2013/region=china依据生命周期被MaxCompute自动回收，可看到如下记录。

    • 表分区的回收操作记录也支持使用DataWorks的数据地图功能查看，详情请参见数据地图概述。其显示操作人账号为MaxCompute系统账号odps_user@aliyun.com，即名称为maxcompute.aliyuncs.com的阿里云服务。
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  • 关于建表时如何指定、修改表生命周期、修改表LastModifiedTime等操作，请参见表操作。
  • 更多关于生命周期的操作，例如对已有表或新建表设置生命周期、禁止或恢复生命周期操作，请参见生命周期操作。

2.7 资源

资源是指为了完成数据处理任务而需要使用的各种辅助文件或程序。这些资源通常用于运行MapReduce或UDF（User-Defined Function）等作业。MaxCompute的资源管理功能允许用户上传、注册和管理这些资源。

概念

资源（Resource）是MaxCompute的特有概念，如果您想使用MaxCompute的自定义函数（UDF）或MapReduce功能，需要依赖资源来完成，如下所示：

  • SQL UDF：您编写UDF后，需要将编译好的JAR包以资源的形式上传到MaxCompute。运行此UDF时，MaxCompute会自动下载这个JAR包，获取您的代码来运行UDF，无需您干预。上传JAR包的过程就是在MaxCompute上创建资源的过程，这个JAR包是MaxCompute资源的一种。
  • MapReduce：您编写MapReduce程序后，将编译好的JAR包作为一种资源上传到MaxCompute。运行MapReduce作业时，MapReduce框架会自动下载这个JAR资源，获取您的代码。

您同样可以将文本文件以及MaxCompute中的表作为不同类型的资源上传到MaxCompute，您可以在UDF及MapReduce的运行过程中读取、使用这些资源。MaxCompute提供了读取、使用资源的接口。详情请参见资源使用示例及UDF使用说明。

说明
MaxCompute的自定义函数（UDF）或MapReduce对资源的读取有一定的限制，详情请参见使用限制。

资源类型

MaxCompute支持上传的单个资源大小上限为2048 MB，资源包括以下几种类型：

  • File类型：仅支持.zip、.so和.jar类型的File资源。

  • Table类型：MaxCompute中的表。

说明
MapReduce引用的Table类型资源中，Table字段类型目前只支持BIGINT、DOUBLE、STRING、DATETIME、BOOLEAN，其他类型暂未支持。

  • JAR类型：编译好的Java JAR包。

  • Archive类型：通过资源名称中的后缀识别压缩类型，支持的压缩文件类型包括.zip、.tgz、.tar.gz、.tar、.jar。

  • Python类型：您编写的Python代码，用于注册Python UDF函数。

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2.8 函数

函数是用来在SQL语句中执行特定操作的编程构件，包括内建函数和用户自定义函数（User Defined Function，以下简称UDF）。

MaxCompute为您提供了SQL计算功能，您可以在MaxCompute SQL中使用系统的内建函数完成一定的计算和计数功能。但当内建函数无法满足要求时，您可以使用MaxCompute提供的Java或Python编程接口开发自定义函数。

  • 内建函数：可以简化SQL查询的编写，提高数据处理的效率。
  • 自定义函数（UDF）：为MaxCompute提供了高度的灵活性，允许您根据具体业务逻辑进行定制化的数据计算和分析。

自定义函数（UDF）可以进一步分为标量值函数（UDF）、自定义聚合函数（UDAF）和自定义表值函数（UDTF）三种类型。

您在开发完成UDF代码后，需要将代码编译成Jar包，并将此Jar包以Jar资源的形式上传到MaxCompute，最后在MaxCompute中注册此UDF。

说明
使用UDF时，只需在SQL中指明UDF的函数名及输入参数即可，使用方式与MaxCompute提供的内建函数相同。

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函数的相关操作请参见创建函数、删除函数及查看函数清单。

2.9 任务

任务（Task）是MaxCompute的基本计算单元，用户通过编写SQL或者MapReduce程序来表达数据处理的逻辑，然后提交这些程序到MaxCompute服务上执行，MaxCompute会把这些程序转换为一个或多个任务，并在分布式环境中并行执行。

对于您提交的大多数任务，特别是计算型任务，例如SQL DML语句、MapReduce，MaxCompute会对其进行解析，得到任务的执行计划。执行计划由具有依赖关系的多个执行阶段（Stage）构成。

目前，执行计划在逻辑上可以被看作一个有向图，图中的点是执行阶段，各个执行阶段之间的依赖关系是图的边。MaxCompute会依照图（执行计划）中的依赖关系执行各个阶段。在同一个执行阶段内，会有多个进程，也称之为Worker，共同完成该执行阶段的计算工作。同一个执行阶段的不同Worker只是处理的数据不同，执行逻辑完全相同。计算型任务在执行时，会被实例化，您可以对这个实例（Instance）进行操作，例如获取实例状态（Status Instance）、终止实例运行（Kill Instance）等。

部分MaxCompute任务并不是计算型的任务，例如SQL中的DDL语句，这些任务本质上仅需要读取、修改MaxCompute中的元数据信息。因此，这些任务无法被解析出执行计划。

说明
在MaxCompute中，并不是所有的请求都会被转化为任务（Task），例如项目空间（Project）、资源（Resource）、自定义函数（UDF）及实例（Instance）的操作均不需要通过MaxCompute的任务来完成。

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查看MaxCompute SQL对应的DML语句的执行计划结构，可使用explain语句，详情请参见EXPLAIN。

2.10 任务实例

在MaxCompute中，您提交的SQL、Spark和MapReduce任务在执行时会被实例化，以MaxCompute实例（下文简称为实例或Instance）的形式存在。这个实例代表了该任务从开始执行到完成的整个生命周期，并包含了任务的各种运行信息，如任务ID、开始时间、结束时间、运行状态、日志等。

实例会经历运行（Running）和结束（Terminated）两个阶段。

运行阶段的实例状态为Running（运行中），而结束阶段则会有Success（成功）、Failed（失败）和Cancelled（被取消）三种状态。您可以根据运行任务时MaxCompute给出的实例ID进行查询、改变任务的状态等操作，示例如下。

--查看某实例的状态。
status instance_id;
--停止某实例，将其状态设置为Cancelled。
kill instance_id;
--查看某实例的运行日志。
wait instance_id;

其中，instance_id为需要查询的实例ID号，请您根据实际的ID号进行替换。

相关文档

更多关于实例操作的信息请参见资源操作。

三、ACID语义

本文为您介绍MaxCompute在作业并发情况下ACID的语义及Transactional表的ACID语义。

3.1 相关术语

  • 操作：指在MaxCompute上提交的单个作业。
    数据对象：指持有实际数据的对象，例如非分区表、分区。
  • INTO类作业：指INSERT INTO、DYNAMIC INSERT INTO等包含关键字INTO的SQL作业。
  • OVERWRITE类作业：指INSERT OVERWRITE、DYNAMIC INSERT OVERWRITE等包含关键字OVERWRITE的SQL作业。
  • Tunnel数据上传：可以归结为INTO类或OVERWRITE类作业。

3.2 ACID语义描述

  • 原子性（Atomicity）：一个操作或是全部完成，或是全部不完成，不会结束在中间某个环节。
  • 一致性（Consistency）：从操作开始至结束的期间，数据对象的完整性没有被破坏。
  • 隔离性（Isolation）：操作独立于其他并发操作完成。
  • 持久性（Durability）：操作处理结束后，对数据的修改将永久有效，即使出现系统故障，该修改也不会丢失。

3.3 MaxCompute并发写操作的ACID特性

  • 原子性（Atomicity）
    • 任何时候MaxCompute会保证在冲突时只有一个作业执行成功，其他冲突作业执行失败。
    • 对于单个表或分区的CREATE、OVERWRITE、DROP操作，可以保证其原子性。
    • 跨表操作时不支持原子性（例如MULTI-INSERT）。
    • 在极端情况下，以下操作可能不保证原子性：
      • DYNAMIC INSERT OVERWRITE多于一万个分区，不支持原子性。
      • INTO类操作：这类操作失败的原因是事务回滚时数据清理失败，但不会造成原始数据丢失。
  • 一致性（Consistency）
    • OVERWRITE类作业可保证一致性。
    • INTO类作业在冲突失败后可能存在失败作业的数据残留。
  • 隔离性（Isolation）
    • 非INTO类操作保证读已提交。
    • INTO类操作存在读未提交的场景。
  • 持久性（Durability）
    • MaxCompute保证数据的持久性。

3.4 Transactional表的ACID特性

Transactional表的ACID特性在MaxCompute并发写操作的ACID特性基础上，支持如下新特性：

  • INTO类操作保证读已提交，作业冲突执行失败后无数据残留。
  • 对于单个非分区表或单个分区的UPDATE、DELETE、MERGE小文件操作，可以保证其原子性。
    例如，当两个UPDATE操作并发修改同一分区时，只会有一个UPDATE操作执行成功。不会存在一个UPDATE操作部分执行成功，也不会存在两个UPDATE操作分别执行成功的情况。

操作并发冲突说明

当作业并发运行且写入相同目标表时，可能出现冲突。产生冲突时，先结束的作业会执行成功，后结束的作业可能会因冲突而报错。

下表为作业并发提交场景下，对同一个非分区表或分区的并发操作先后结束的冲突说明。

作业类型 INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业（后结束） INSERT INTO作业（后结束） UPDATE/DELETE作业（后结束） MERGE小文件作业（后结束）
INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业（先结束）
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业会覆盖先结束的INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业的数据。
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • INSERT INTO作业会在先结束的INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业的数据上追加数据。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业会报错。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业对应的非分区表或分区被先结束的INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业修改。
  • 后结束的MERGE小文件作业会报错。
  • 后结束的MERGE小文件作业对应的非分区表或分区被先结束的INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业修改。
INSERT INTO作业（先结束）
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • 后结束的INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业会覆盖先结束的INSERT INTO作业的数据。
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • 后结束的INSERT INTO作业会在先结束的INSERT INTO作业的数据上追加数据。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业会报错。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业对应的非分区表或分区被先结束的INSERT INTO作业修改。
  • 后结束的MERGE小文件作业会报错。
  • 后结束的MERGE小文件作业对应的非分区表或分区被先结束的INSERT INTO作业修改。
UPDATE/DELETE作业（先结束）
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • 后结束的INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业会覆盖先结束的UPDATE/DELETE作业的数据。
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • 后结束的INSERT INTO作业会在先结束的UPDATE/DELETE作业的数据上追加数据。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业会报错。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业对应的非分区表或分区被先结束的UPDATE/DELETE作业修改。
  • 后结束的MERGE小文件作业会报错。
  • 后结束的MERGE小文件作业对应的非分区表或分区被先结束的INSERT INTO作业修改。
MERGE小文件作业（先结束）
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • 后结束的INSERT OVERWRITE/TRUNCATE作业会覆盖先结束的MERGE小文件作业的数据。
  • 先、后结束的作业都会执行成功。
  • 后结束的INSERT INTO作业会在先结束的MERGE小文件作业的数据上追加数据。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业会报错。
  • 后结束的UPDATE/DELETE作业对应的非分区表或分区被先结束的MERGE小文件作业修改。
  • 后结束的MERGE小文件作业会报错。
  • 后结束的MERGE小文件作业对应的非分区表或分区被先结束的MERGE小文件作业修改。

综上所述，冲突报错规则概括如下：

  • INSERT类操作不会因为数据变化而产生冲突报错。
  • UPDATE、DELETE、MERGE小文件操作会因为目标非分区表或分区数据变化而产生冲突报错。

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