【大数据】小白都能懂的ODPS学习秘籍，速看！

ODPS，即 Open Data Processing Service，是阿里云自主研发的一体化大数据智能计算平台。自 2009 年诞生以来，历经十余年持续迭代，从最初的大规模批量计算引擎，到如今集实时离线一体、流批一体、湖仓一体、大数据与 AI 一体等多场景能力于一身，已然成为大数据领域的关键力量。

在大数据蓬勃发展的当下，数据量呈爆炸式增长，从 TB 级迈向 PB 级甚至 EB 级。传统的数据处理工具和平台在面对如此海量的数据时，往往显得力不从心，处理效率低下、成本高昂。而 ODPS 的出现，宛如一道曙光，为大数据处理难题提供了高效的解决方案。它基于分布式并行计算框架，能将大规模的数据处理任务拆解，分配到众多计算节点上并行执行，极大地提升了数据处理的速度和效率，轻松应对海量数据的存储与计算需求，广泛应用于互联网、金融、科研、政企等诸多领域，助力企业和机构从海量数据中挖掘价值，做出更明智的决策。

二、为什么要学习 ODPS

在大数据领域，掌握 ODPS 技术能为个人职业发展带来显著助力。当下，各行业对大数据专业人才的需求极为旺盛，无论是互联网企业对用户行为数据的分析挖掘，以实现精准营销与产品优化；还是金融机构利用大数据进行风险评估与客户信用分析，都离不开强大的数据处理工具。而 ODPS 作为行业内领先的大数据处理平台，熟练掌握它，无疑能让你在求职竞争中脱颖而出，拓宽职业道路，获取更多晋升机会。

在实际工作场景中，ODPS 的价值更是得以充分体现。以电商行业为例，每天产生的交易数据、用户浏览数据等规模巨大。借助 ODPS，企业可以快速对这些数据进行分析，了解用户购买偏好、热门商品品类等信息，从而优化商品推荐系统，提高用户购买转化率。再如在智能交通领域，通过收集和分析海量的交通流量数据，利用 ODPS 强大的计算能力，能够实现交通拥堵预测、智能调度等功能，提升城市交通运行效率。

三、前期准备

在正式开启 ODPS 学习之旅前，我们得先把前期准备工作落实到位，就好比盖房子要先打好地基一样，这一步至关重要，直接关系到后续学习和实践的顺利开展。

（一）环境搭建

安装 ODPS 命令行工具（ODPS CLT）：这是与 ODPS 进行交互的常用工具之一，支持 Windows 和 Linux 等多种平台。你可以前往阿里云 ODPS 官方文档页面，找到对应平台的下载链接。例如，若你使用 Windows 系统，下载完成后解压压缩包，进入解压后的odpscmd_public\bin目录，就能看到odpscmd执行文件。

配置 ODPS CLT：进入odpscmd_public\conf目录，打开odps_config.ini文件进行配置。在文件中，你需要设置project_name（你的项目名称）、access_id（阿里云账号的 Access Key ID）、access_key（阿里云账号的 Access Key Secret）以及end_point（服务端点，可从阿里云 ODPS 控制台获取）。比如：

project_name = your_project_name

access_id = xxxxxxxxxxxxxxxx

access_key = xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

end_point = http://service.odps.aliyun.com/api

安装 Java 环境：因为 ODPS CLT 是基于 Java 开发的，所以需要确保你的计算机上安装了 Java 环境，且版本在 1.6 及以上。若未安装，可以从 Oracle 官方网站下载对应系统版本的 Java 安装包进行安装。安装完成后，通过命令java -version检查 Java 是否安装成功，若能正确输出版本信息，则表示安装无误。

配置 Python 开发环境（可选）：如果你打算使用 Python 操作 ODPS，还需安装 Python 环境，建议使用 Python 3.x 版本。安装完成后，通过pip install pyodps命令安装 PyODPS 库，它提供了 Python 与 ODPS 交互的接口，让你可以在 Python 代码中方便地操作 ODPS。

以 Windows 系统安装 ODPS CLT 为例，具体操作界面如下：

ODPS CLT安装配置步骤1

下载解压后找到odpscmd_public文件夹。

ODPS CLT安装配置步骤2

进入conf目录，编辑odps_config.ini文件进行配置。

（二）账号与权限获取

注册阿里云账号：打开阿里云官网（https://www.aliyun .com/ ），点击页面右上角的 “登录 / 注册” 按钮。你可以选择使用手机号注册，输入手机号并获取验证码，设置登录密码等信息完成注册；也可以使用淘宝、支付宝或钉钉账号进行快速注册，注册流程简单便捷。注册成功后，建议尽快完成实名认证，以确保后续使用阿里云服务不受限制。实名认证方式多样，如个人用户可选择支付宝认证，通过支付宝扫一扫，勾选同意阿里云平台读取支付宝认证信息（姓名、身份证号），验证成功后即完成认证；企业用户则可选择企业法人的支付宝认证等方式。

开通 ODPS 服务：登录阿里云控制台，在搜索框中输入 “云原生大数据计算服务 MaxCompute”（ODPS 的商业化名称），进入 MaxCompute 产品页面，点击 “立即开通” 按钮，按照提示完成开通操作。

获取项目权限：若你是项目管理员，在开通 ODPS 服务后，可以直接创建项目；若不是，你需要向项目管理员申请加入项目，并获取相应的操作权限。权限类型包括项目读写权限、表读写权限等，不同权限决定了你对项目中数据和资源的操作范围。在阿里云 ODPS 控制台的项目管理界面，管理员可以进行权限分配操作，你只需等待管理员授予权限，即可在权限范围内开展 ODPS 相关操作。

四、ODPS 核心操作

掌握 ODPS 的核心操作是运用它进行大数据处理的关键，这些操作涵盖了项目与表的创建、数据的导入导出以及数据的查询分析等多个重要环节。下面，我将为你详细介绍这些操作。

（一）项目与表的创建

创建 ODPS 项目：项目是 ODPS 中组织和管理数据、资源的基本单位，每个项目都有独立的命名空间和权限控制。在 ODPS CLT 中，使用以下命令创建项目：

CREATE PROJECT project_name;

其中，project_name是你自定义的项目名称，例如CREATE PROJECT my_first_project，执行该命令后，系统会在你的账号下创建名为my_first_project的项目。在创建项目时，还可以指定一些可选参数，如COMMENT用于添加项目注释，方便后续理解项目用途。例如：

CREATE PROJECT my_first_project COMMENT 'This is my first ODPS project';

创建数据表：表是存储数据的载体，创建表时需要定义表的结构，包括列名、数据类型、分区等信息。ODPS 支持多种数据类型，如STRING（字符串）、BIGINT（长整型）、DOUBLE（双精度浮点数）、BOOLEAN（布尔型）等。使用以下语法创建表：

CREATE TABLE table_name (

column1 data_type1,

column2 data_type2,

...

) [PARTITIONED BY (partition_column1 data_type3, partition_column2 data_type4, ...)];

例如，创建一个存储用户信息的表user_info，包含用户 ID（user_id，BIGINT类型）、用户名（user_name，STRING类型）和注册时间（register_time，DATETIME类型），并按日期（dt，STRING类型）进行分区：

CREATE TABLE user_info (

user_id BIGINT,

user_name STRING,

register_time DATETIME

) PARTITIONED BY (dt STRING);

若想指定表的存储格式，可使用STORED AS关键字，如STORED AS ORC表示以 ORC 格式存储，这种格式在压缩比和查询性能上有较好表现；还能通过LIFECYCLE关键字设置表的生命周期，单位为天，到期后数据会自动被删除，例如LIFECYCLE 30表示该表数据在 30 天后会被自动清理。完整示例如下：

CREATE TABLE user_info (

user_id BIGINT,

user_name STRING,

register_time DATETIME

) PARTITIONED BY (dt STRING)

STORED AS ORC

LIFECYCLE 30;

（二）数据导入与导出

数据导入：

- 使用 Tunnel 工具上传本地数据：Tunnel 是 ODPS 提供的高效数据传输工具。首先，确保你已安装并配置好 ODPS CLT。若要将本地的user_data.csv文件上传到前面创建的user_info表中，且数据对应的分区为dt='2024 - 10 - 01'，在 ODPS CLT 中执行以下命令：

tunnel upload /local/path/user_data.csv user_info -fd ',' -p dt=2024-10-01

其中，/local/path/user_data.csv是本地文件路径，user_info是目标表名，-fd ','指定文件中的字段分隔符为逗号，-p dt=2024-10-01指定数据要上传到的分区。

通过 INSERT INTO 语句导入数据：如果数据已经存在于其他 ODPS 表中，或者通过 SQL 查询生成，可以使用INSERT INTO语句将数据导入目标表。例如，有一个临时表temp_user_info，要将其中的数据导入user_info表：

INSERT INTO TABLE user_info PARTITION (dt='2024-10-01')

SELECT user_id, user_name, register_time

FROM temp_user_info;

数据导出：

- 使用 Tunnel 工具下载数据到本地：若要将user_info表中dt='2024-10-01'分区的数据下载到本地/local/download/path目录下，命名为downloaded_user_data.csv，执行命令：

tunnel download user_info /local/download/path/downloaded_user_data.csv -fd ',' -p dt=2024-10-01

通过 INSERT OVERWRITE 导出数据到其他 ODPS 表：将user_info表的数据导出到另一个 ODPS 表backup_user_info中：

INSERT OVERWRITE TABLE backup_user_info

SELECT *

FROM user_info;

（三）数据查询与分析

在 ODPS 中，使用 SQL 进行数据查询和分析是最常见的操作。SQL 语法与标准 SQL 有一定相似性，但也有一些针对大数据处理的扩展和优化。

简单查询：查询user_info表中所有用户的信息：

SELECT *

FROM user_info;

若只想查询user_id和user_name字段：

SELECT user_id, user_name

FROM user_info;

条件查询：查询user_info表中注册时间在2024-01-01之后的用户信息：

SELECT *

FROM user_info

WHERE register_time > '2024-01-01';

聚合查询：统计user_info表中每个分区的用户数量：

SELECT dt, COUNT(*) AS user_count

FROM user_info

GROUP BY dt;

连接查询：假设有另一个表user_order，存储用户的订单信息，包含user_id和order_amount字段。要查询每个用户的订单总金额，可以通过user_id将user_info表和user_order表进行连接查询：

SELECT u.user_id, u.user_name, SUM(o.order_amount) AS total_order_amount

FROM user_info u

JOIN user_order o ON u.user_id = o.user_id

GROUP BY u.user_id, u.user_name;

五、实战演练

（一）业务场景模拟

假设我们是一家电商企业，每天都会产生海量的销售数据，包括订单信息、用户信息、商品信息等。现在，我们希望通过对这些数据的分析，了解不同地区、不同时间段的销售情况，找出热门商品和高价值用户，以便为后续的市场推广、商品采购和用户运营等决策提供数据支持。具体来说，我们有以下分析需求：

统计每个地区每天的订单数量和销售金额。

找出每个月销售额排名前 10 的商品。

分析不同年龄段用户的购买偏好，例如不同年龄段用户购买最多的商品品类。

计算新用户和老用户的购买金额占比，评估用户留存情况。

（二）操作步骤演示

创建项目和表：

- 首先，登录 ODPS CLT，创建一个名为ecommerce_analysis的项目：

CREATE PROJECT ecommerce_analysis;

进入ecommerce_analysis项目，创建三张表，分别用于存储订单信息（order_info）、用户信息（user_info）和商品信息（product_info）。

-- 创建订单信息表

CREATE TABLE order_info (

order_id STRING,

user_id STRING,

product_id STRING,

order_amount DOUBLE,

order_time DATETIME,

region STRING

) PARTITIONED BY (dt STRING);

-- 创建用户信息表

CREATE TABLE user_info (

user_id STRING,

age INT,

register_time DATETIME

);

-- 创建商品信息表

CREATE TABLE product_info (

product_id STRING,

product_name STRING,

category STRING

);

导入数据：

- 假设我们已经将订单数据、用户数据和商品数据分别存储在本地的order_data.csv、user_data.csv和product_data.csv文件中。使用 Tunnel 工具将这些数据导入到对应的表中。例如，导入订单数据：

tunnel upload /local/path/order_data.csv order_info -fd ',' -p dt='2024-10-01'

同样的方式，将用户数据和商品数据导入到user_info表和product_info表。

3. 数据查询与分析：

统计每个地区每天的订单数量和销售金额：

SELECT region, dt, COUNT(*) AS order_count, SUM(order_amount) AS total_amount

FROM order_info

GROUP BY region, dt;

找出每个月销售额排名前 10 的商品：

WITH monthly_sales AS (

SELECT

pi.product_id,

pi.product_name,

SUM(oi.order_amount) AS total_sales,

DATE_FORMAT(oi.order_time, 'yyyy-MM') AS month

FROM

order_info oi

JOIN

product_info pi ON oi.product_id = pi.product_id

GROUP BY

pi.product_id, pi.product_name, DATE_FORMAT(oi.order_time, 'yyyy-MM')

)

SELECT

month,

product_id,

product_name,

total_sales,

RANK() OVER (PARTITION BY month ORDER BY total_sales DESC) AS sales_rank

FROM

monthly_sales

WHERE

sales_rank <= 10;

分析不同年龄段用户的购买偏好：

SELECT

ui.age,

pi.category,

COUNT(*) AS purchase_count

FROM

order_info oi

JOIN

user_info ui ON oi.user_id = ui.user_id

JOIN

product_info pi ON oi.product_id = pi.product_id

GROUP BY

ui.age, pi.category

ORDER BY

ui.age, purchase_count DESC;

计算新用户和老用户的购买金额占比：

WITH user_type_sales AS (

SELECT

oi.user_id,

oi.order_amount,

CASE

WHEN DATEDIFF(oi.order_time, ui.register_time) <= 7 THEN 'new_user'

ELSE 'old_user'

END AS user_type

FROM

order_info oi

JOIN

user_info ui ON oi.user_id = ui.user_id

)

SELECT

user_type,

SUM(order_amount) AS total_amount,

SUM(order_amount) / (SELECT SUM(order_amount) FROM user_type_sales) * 100 AS amount_percentage

FROM

user_type_sales

GROUP BY

user_type;

六、常见问题与解决方法

在学习 ODPS 的过程中，难免会遇到各种各样的问题，下面为你整理了一些常见问题及对应的解决方法，希望能帮助你顺利攻克学习路上的障碍。

（一）语法错误

错误描述：在编写 ODPS SQL 语句时，可能会出现语法错误，例如关键字拼写错误、括号不匹配、语句结构不正确等，导致语句无法执行，ODPS CLT 会返回详细的错误提示，指出错误发生的位置和原因。比如，将SELECT关键字误写成SELCET，执行时就会报错 “FAILED: ODPS-0130161:[1,1] Parse exception - invalid token 'SELCET'” 。

解决方法：仔细检查 SQL 语句的语法，对照 ODPS SQL 语法文档进行核对。注意关键字的拼写、标点符号的使用（如逗号、分号、括号等需为英文格式）以及语句的逻辑结构。现在很多代码编辑器都具备语法检查功能，可以在编写代码时及时发现一些常见的语法错误；若仍无法确定错误原因，可将报错信息复制到搜索引擎中，查看其他开发者遇到类似问题时的解决经验，也可以在阿里云 ODPS 官方社区或技术论坛上提问，寻求帮助。

（二）权限不足

错误描述：当执行某些操作（如创建表、查询数据、导入导出数据等）时，如果没有相应的权限，会收到权限不足的错误提示。例如，尝试查询一个没有读取权限的表时，会出现 “FAILED: ODPS-0130013:Authorization exception - Authorization Failed[4002], You don’t exist in project your_project_name. Context ID:xxx; CurrentProject:your_project_name; Pricipal:RAM$your_account_id:your_user_name; No permission ‘odps:Select’ on resource acs:odps:*:projects/your_project_name/tables/your_table_name” 这样的错误信息。

解决方法：向项目管理员申请所需的权限。管理员可以在阿里云 ODPS 控制台的项目管理界面，根据你的业务需求，为你分配相应的权限，如项目读写权限、表读写权限等。在申请权限时，明确说明自己需要操作的资源和具体的操作类型，以便管理员准确地为你授权。同时，确认自己使用的阿里云账号和 Access Key 是否正确，避免因账号问题导致权限验证失败。

（三）数据类型不匹配

错误描述：在进行数据插入、查询或函数操作时，如果数据类型不一致，可能会引发数据类型不匹配的错误。比如，将一个字符串类型的数据插入到定义为整型的列中，或者在使用DATE_FORMAT函数时，传入的参数数据类型与函数要求不符，会出现类似 “FAILED: ODPS-0130071:[2,1] Semantic analysis exception - function date_format cannot match any overloaded functions with (STRING, STRING), candidates are STRING DATE_FORMAT(TIMESTAMP arg0, STRING arg1); STRING DATE_FORMAT(TIMESTAMP_NTZ arg0, STRING arg1)” 的错误。

解决方法：检查数据类型的定义和使用是否一致。在插入数据前，确保源数据的类型与目标表列的数据类型相匹配。如果需要进行数据类型转换，可以使用 ODPS 提供的类型转换函数，如CAST函数。例如，将字符串类型的日期数据转换为DATETIME类型，可使用CAST('2024-10-01' AS DATETIME) 。对于函数参数的数据类型问题，严格按照函数文档中要求的参数类型进行传入，避免因类型错误导致函数调用失败。

（四）Tunnel 工具上传 / 下载失败

错误描述：使用 Tunnel 工具进行数据上传或下载时，可能会遇到失败的情况，例如网络连接问题导致传输中断，或者文件路径、参数设置错误等。常见的错误提示有 “Tunnel upload/download failed: Connection refused”（连接被拒绝，通常是网络问题）、“File not found”（文件未找到，可能是文件路径错误）等。

解决方法：首先检查网络连接是否正常，可以通过 ping 命令测试与 ODPS 服务端点的网络连通性。若网络正常，确认上传或下载的文件路径是否正确，确保文件存在且路径无误。检查 Tunnel 命令中的参数设置，如字段分隔符、分区参数等是否正确配置。如果是网络不稳定导致的传输失败，可以尝试重新执行命令，或者在网络状况较好的时候再次进行操作；若问题仍然存在，可查看 Tunnel 工具的日志文件，获取更详细的错误信息，以便进一步排查问题。

七、总结与展望

大数据技术不断发展，ODPS 也在持续升级和演进。未来，希望大家能在现有学习基础上，持续关注 ODPS 的新特性、新功能。比如，随着人工智能与大数据的深度融合，ODPS 在机器学习、深度学习数据处理和分析方面的应用将更加广泛，尝试探索 ODPS 在这些前沿领域的应用，或许能为你的工作和研究带来新的突破。同时，积极参与阿里云 ODPS 社区，与其他开发者交流经验、分享心得，共同进步。相信通过不断学习和实践，你能在大数据的世界里开辟出属于自己的广阔天地。

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