计算与分析概述
2025-04-22 14:36
表格存储支持通过MaxCompute、Spark、Hive或者HadoopMR、函数计算、Flink、Presto、表格存储多元索引以及表格存储SQL查询进行计算与分析。 分析工具选择
表格存储支持通过MaxCompute、Spark、Hive或者HadoopMR、函数计算、Flink、Presto、表格存储多元索引以及表格存储SQL查询进行计算与分析。 分析工具选择
您可以根据业务需求，使用Flink对表格存储中的数据进行实时处理与分析。
本文介绍如何在同一个云账号下实现表格存储和MaxCompute之间的无缝连接。 背景信息
本文介绍如何使用阿里云访问控制的RAM角色实现同账号MaxCompute访问表格存储。 背景信息 RAM角色（RAM role）与RAM用户一样，都是RAM身份类型的一种。RAM
本文介绍不同账号之间如何实现表格存储和MaxCompute之间的无缝连接。
除了授权方式外，您还可以在MaxCompute中使用AccessKey访问表格存储的数据。 准备工作 在访问控制RAM服务侧完成如下操作：
如果您在表格存储中的数据有着独特的结构，希望自定义开发逻辑来处理每一行数据，例如解析特定的JSON字符串，您可以使用用户自定义函数UDF（User Defined Function）来处理表格存储中的数据。 操作步骤 <
本文主要为您介绍使用MaxCompute访问表格存储的相关常见问题。 FAILED: ODPS-0010000:System internal error - std::exception:Message: a timeout was reached
使用Spark计算引擎访问表格存储时，您可以通过E-MapReduce SQL或者DataFrame编程方式对表格存储中数据进行复杂的计算和高效的分析。 应用场景
使用Spark计算引擎访问表格存储时，您需要了解Spark数据类型、Scala中的值类型、表格存储中多元索引数据类型和表格存储表中数据类型的对应关系。使用过程中请确保Spark、Scala和表格存储中字段或值的数据类型相匹配。 基础数据类型 基础数据类型的支持情况