产品服务

Tunnel是MaxCompute向用户提供的数据传输服务。该服务水平可 扩展，支持每天TB/PB级别的数据导入导出。特别适合于全量数据或 历史数据的批量导入。Tunnel提供了Java SDK，并且在MaxCompute 的客户端工具中，有对应的命令实现本地文件与服务数据的互通。

另一方面，针对实时数据上传的场景，我们提供了另一套名为 DataHub的服务。该服务具有延迟低、使用方便的特点，特别适用于 增量数据的导入。Datahub还支持多种数据传输插件，例如：Flume, Fluentd, Sqoop等。

所有数据均以表格式存储，不暴露文件系统。并采用列压缩存储格式，极高的数据压缩比极大节省了用户成本。通常情况下， MaxCompute存储具备5倍压缩的能力。

MaxCompute SQL采用标准的SQL语法。更高效的计算框架支持SQL计算模型，执行效率比普通的MapReduce模型更高。需要注 意的是，MaxCompute SQL不支持事务、索引及Update/Delete等操作。

MaxCompute提供的Java MapReduce编程模型。值得注意的是，由于MaxCompute并没有开放文件接口，用户只能通过它所提 供的Table读写数据，因此MaxCompute的MapReduce模型与开源社区中通用的MapReduce模型在使用上有一定的区别。我们 相信，这样的改动虽然失去一定的灵活性，例如：不能够自定义排序及哈希算法，但却能够简化开发流程，免除很多琐碎的工作。 更为重要的是，MaxCompute还提供了基于MapReduce的扩展计算模型， 即MR2。在该模型下，一个Map函数后，可以接入连 续多个Reduce函数。

对于某些复杂的迭代计算场景，例如：K-Means，PageRank等，如果仍然使用MapReduce来完成这些计算任务将是非常耗时的。 MaxCompute提供的Graph模型能够非常好的完成这一类计算任务。