關於阿里雲大數據計算服務MaxCompute的詳細內容：阿里雲大數據計算服務MaxCompute使用教程
（MaxCompute（原ODPS）是一項大數據計算服務，它能提供快速、完全託管的PB級數據倉庫解決方案，使您可以經濟並高效的分析處理海量數據。）
如果您是 MaxCompute 初學者：
如果您是初學者，建議您從如下模塊開始讀起：
- 簡介： MaxCompute 產品的總體介紹以及包含的主要功能。通過閱讀該章節，您會對 MaxCompute 有一個總體的認識。
- 快速開始：通過示例，指導您如何進行申請賬號、安裝客戶端、創建表、授權、導入導出數據、運行 SQL 任務、運行 UDF/Mapreduce 程序等操作。
- 基本介紹：MaxCompute 的基本概念及常用命令介紹。您可以進一步熟悉如何操作 MaxCompute。
- 工具：在分析數據之前，您需要掌握 MaxCompute 常用工具的下載，配置以及使用方法。我們提供以下客戶端工具：
- Clinet：您可以通過此工具對 MaxCompute 進行操作。
建議您熟悉以上的模塊後，再有針對性地對其他模塊進行深入學習。
如果您是數據分析師，建議您熟讀 SQL 模塊：
- SQL：您可以查詢並分析存儲在 MaxCompute 上的大規模數據。包含的主要功能如下：
- 支持 DDL 語句，您可以通過 Create、Drop 和 Alter 對錶和分區進行管理。
- 您可以通過 Select 選擇表中的某幾條記錄；通過 Where 語句查看滿足條件的記錄，實現過濾功能。
- 您可以通過等值連接 Join 實現兩張表的關聯。
- 您可以通過對某些列 Group By，實現聚合操作。
- 您可以通過 Insert overwrite/into 把結果記錄插入到另一張表中。
- 你可以通過內置函數和自定義函數（UDF）來實現一系列的計算。
如果您擁有一定的開發經驗，瞭解分佈式概念，並且某些數據分析可能無法用 SQL 來實現，此時推薦您學習 MaxCompute 更高級的功能模塊。如下所示：
- MaxCompute：MaxCompute 提供的 Java MapReduce 編程模型。您可以使用 MapReduce 提供的接口（Java API）編寫 MapReduce 程序，處理 MaxCompute 中的數據。
- Graph：一套面向迭代的圖計算處理框架。使用圖進行建模，圖由點（Vertex）和邊（Edge）組成，點和邊包含權值（Value）。通過迭代對圖進行編輯、演化，最終得出結果。
- Eclipse Plugin：方便您使用 MapReduce，UDF 以及 Graph 的 Java SDK 進行開發工作。
- Tunnel ：您可以使用 Tunnel 服務向 MaxCompute 批量上傳離線數據或者從 MaxCompute 下載離線數據。
- SDK：
- Java SDK：向開發者提供 Java 接口。
- Python SDK：向開發者提供 Python 接口。
注意：
目前MapReduce 以及Graph 功能仍處於公測中，若您想使用這部分功能，可以通過工單系統提交申請。申請時請指明您的項目空間名稱，我們會在 7 個工作日內處理。
如果您是一個項目空間的 Owner 或者管理員，您需要熟知以下模塊：
- 安全指南：您可以通過閱讀該章節，瞭解如何進行給用戶授權、跨項目空間的資源共享、設置項目空間的數據保護功能、policy 授權等操作。
- MaxCompute 收費指南：介紹 MaxCompute 的收費模式。
- 以及部分只有項目空間 Owner 才能使用的命令，例如：常用指令 中 其他操作 的SetProject 操作。
內容導讀：
課時1：客戶端配置以及基本命令介紹
課時2：SQL基本操作介紹
課時3：tunnel命令操作介紹
課時4：MaxCompute與主流關係數據庫DDl基本語法差異
課時5：MaxCompute Studio安裝配置說明
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