2020年3月12日資料湖分析服務Data Lake Analytics釋出計算引擎與控制台多項優化及改進

本次釋出提升及改進如下，列舉部分

• 優化删大分區表邏輯，支援删除分區特别多的表。
• 查詢OSS 檔案遇到異常時把異常檔案路徑展示給使用者，友善定位問題。
• 增加funnel_count_alpha函數，該函數支援event id為varchar或者bigint，支援不同僚件在不同的時間戳，支援對null指的處理，支援相同僚件出現多次。
• 支援查詢parquet的TIMESTAMP_MICROS類型，建表時可以映射為bigint或timestamp類型。
• 支援計算引擎通路到空的 gz 檔案直接跳過。
• 對于不支援Insert Overwrite的資料源執行Insert Overwrite主動進行報錯。
• 優化sql執行結果展示，清單的初始寬度更合理，并提供類似excel那樣按列調整寬度的能力。

  

• 優化英文頁面布局，适配不同分辨率。
• 對一鍵建倉使用者填寫的database進行檢查，給出錯誤提示。

  

資料湖分析Data Lake Analytics簡介

歡迎大家使用資料湖分析(DLA)，DLA不僅僅便宜，且快，且友善，專為阿裡雲資料湖分析方案而生

• 支援自建、托管RDS、NoSQL、OSS(JSON、CSV、Parquet等格式)多種資料源分析
• 支援按量 按照掃描量 的計費方式，準入門檻0元，提供的Serverless的彈性服務為按需收費，不需要購買固定的資源，完全契合業務潮汐帶來的資源波動，滿足彈性的分析需求，同時極大地降低了運維成本和使用成本
• 平台底層托管大叢集且自動彈性，在一定資料量情況下，分析性能比自建小叢集高出400%
• 支援一鍵 把 MySQL、PG、SqlServer、PolarDb資料庫 拖到DLA，再分析，解決原MySQL不敢分析的問題。 DLA 分析性能TPC-H 10G情況 比原MySQL 8c16g 等高出10倍，資料量越大，MySQL性能越差，在1TB資料量下，原MySQL基本跑不出來
  • 産品文檔： https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics
  • 幫助文檔： https://help.aliyun.com/document_detail/70378.html
  • MySQL&PG&SqlServer一鍵同步資料到DLA： https://help.aliyun.com/document_detail/126559.html
  • 新客戶1元試用： https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=openanalytics_post

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