2018年已过，我们迎来了新的一年，在机遇与挑战同在的环境下，我们更应勤于学习。为了方便大家学习，小编为大家盘点了2018年阿里巴巴大数据—玩家社区云栖号最火的干货文章分享给大家，让我们在新的一年里共同学习和成长！
阿里巴巴大数据 —玩家社区
云栖号简介：
阿里大数据博文，问答，社群，实践，有朋自远方来，不亦说乎……
2018年10篇最受欢迎博文：
第一篇：
《MaxCompute/DataWorks权限问题排查建议》
MaxCompute与DataWorks为两个产品，在权限体系上既有交集又要一定的差别。在权限问题之前需了解两个产品独特的权限体系。
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第二篇：
《Hadoop数据迁移MaxCompute最佳实践》
本文向您详细介绍如何通过使用DataWorks数据同步功能，将Hadoop数据迁移到阿里云MaxCompute大数据计算服务上。
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第三篇：
《在PyODPS DataFrame自定义函数中使用pandas、scipy和scikit-learn》
PyODPS DataFrame 提供了类似 pandas 的接口，来操作 ODPS 数据，同时也支持在本地使用 pandas，和使用数据库来执行。
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第四篇：
《专访20年技术老兵云郎：16年峰回路，每一步都是更好的沉淀》
场主见过很多瞄准CTO岗位逆流而上的程序员，也认识很多挣扎后放弃转而创业的技术人，但是从技术转型成产品却不多。做产品，是不是技术人未来的一个可能？
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第五篇：
《MaxCompute Tunnel上传典型问题场景》
分别描述使用MaxCompute Tunnel命令行工具上传数据的数据类、网络类、计费类问题，长期更新，欢迎大家拍砖~~
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第六篇：
《SQL优化器原理 - 查询优化器综述》
这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架的其他文章。添加钉钉群“关系代数优化技术”（群号11719083）可以获取最新文章发布动态。
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第七篇：
《MaxCompute帮你五步实现用户画像的数据加工》
企业最终的数据往往都隐藏在日志背后，如果从日志背后挖掘出有价值的信息，勾画出平台或网站的用户画像对精准化运营有着重要的帮助。阿里云技术专家祎休带来阿里在处理日志、构建数仓上的最佳实践分享。主要从数仓开发开始谈起，重点讲解了数据加工用户画像的五大步骤，最后进行了演示解析。
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第八篇：
《MaxCompute助力OSS支持EB级计算力》
MaxCompute是什么 你的OSS数据是否作堆积在一旁沉睡已久存储成本变为企业负担你是否想唤醒沉睡的数据驱动你的业务前行MaxCompute可以帮助你高效且低成本的解决这些问题通过对海量数据进行分析和计算来实现勾勒用户画像、提升营销转化、挖掘产品优化方向、预测业务发展等丰富的业务场景。
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第九篇：
《80后阿里P10，“关老板”如何带着MaxCompute一路升级？》
我是个幸运的人。虽然幸运不能被复制，但是眼光和努力可以。 “我是一个兴趣驱动型的人，职业生涯总的来说，还算挺幸运的，做自己感兴趣的事情，走上IT这一行……” 特别久以前，大概初中的时候有了自己的第一台电脑，大名鼎鼎的486，带一个数学协处理器，主频266MHz，内存有4MB。”
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第十篇：
《Hadoop迁移MaxCompute神器之DataX-On-Hadoop使用指南》
DataX-On-Hadoop即使用hadoop的任务调度器，将DataX task(Reader->Channel->Writer)调度到hadoop执行集群上执行。这样用户的hadoop数据可以通过MR任务批量上传到ODPS、RDS等，不需要用户提前安装和部署DataX软件包，也不需要另外为DataX准备执行集群。