在2015年，方正舆情企业接触阿里云之后，开始逐渐采用阿里云的产品，从ECS、RDS、OTS到MaxCompute等等，由于阿里云RDS兼容MySQL客户端，企业的结构化数据在非常平滑的完成了迁移。目前企业已形成的混合云模式可以实现数据上载每小时处理数据量约1GB左右，TableStore平均写延时在15ms左右，读延时在5ms左右，MySQL数据库容量使用保持在20GB左右，很好的满足了企业的需求。

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开通MaxCompute后，请通过DataWorks控制台创建MaxCompute项目空间

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为了解决订餐的烦恼，来自高德的阿里工程师勤硕，用技术做了一个非常好玩的事情，希望能给你带来一些启发，让我们一起快乐工作、认真生活。

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报表的数据源如何组织？数据链路是怎样？怎样快捷方便的拿到数据？

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从0到1 在我们公司初创的时候，组齐了三人的团队就开始做产品研发。当时整条业务线的东西都需要我们自己写，要在短时间内把东西做出来，效率是非常关键的。

我们的产品模式本身其实是需要验证的。创业有很多不确定性，在上线之前没人能知道，我们的一个项目究竟能达到多大的规模，能做到什么样。

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本实验通过大数据开发套件的整库迁移功能，快速将 MySQL 数据整库迁移到 MaxCompute，从而提升工作效率、降低用户使用成本。

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最近有朋友问，客户在香港ECS上搭建的MySQl，大概有100GB以上的数据，能否通过MaxCompute做海量数据分析，我的回答是YES！ 但客户担心香港与大陆之前数据连通性问题，我的回答依然是YES！ 为了让更多个客户不再困扰，笔者做了一份教程，可以通过大数据开发套件中的经典网络进行同步数据

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## 1.引言 　　最近在一个新项目里尝试使用`mysql-connector-java-6.0.5.jar`，但是从MaxCompute（原名ODPS）中导入MySQL的数据在控制台中看到是正常的，从Java应用里读取的却是相差13或14小时的。甚至SQL里限定了数据的时间在某一天，应用查出来的数据还能是不在那天的。这就很奇怪了，本着求根问底，踩坑识坑的精神，好好地研究了一把。

　　首先

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前几天，PyODPS发布了0.7版本，这篇文章给大家介绍下PyODPS新版本带来的重要特性。 之前也有若干篇文章介绍过了，我们PyODPS DataFrame是延迟执行的，在调用立即执行的方法，比如execute、persist等之前，都只是构建了表达式。

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本文用到的 阿里云数加－大数据计算服务MaxCompute产品地址：https://www.aliyun.com/product/odps 简介 Kettle是一款开源的ETL工具，纯java实现，可以运行于Windows, Unix, Linux上运行，提供图形化的操作界面，可以通过拖拽控件的方式，方便地定义数据传输的拓扑。

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