MaxCompute 2.0 生态开放之路及最新发展

文章转自yizhuo

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理系统。长久以来，这套阿里自研的系统为阿里内部服务，有自己的类型系统，配套工具以及 SDK 和编程接口。但是随着公共领域对 MaxCompute 的需求越来越强烈，我们也在尽自己所能，使 MaxCompute 能够兼容现有生态，提高使用体验以及最重要的，保护用户投资。

用户接口层的基本简介

首先整体介绍一下 MaxCompute 的用户接口层。

MaxCompute 从研发的第一天起就被设计统一由 Restful API 提供服务。在 Restful API 之上，我们各种语言的 SDK。由 SDK 编写形成的各种工具、驱动等等构成了 MaxCompute 的用户接口层，即外围生态。

协议兼容：JDBC 和 Hive Proxy

JDBC 是 MaxCompute 第一次提供标准化协议的尝试。通过 JDBC，我们可以顺利对接如 Pentaho 这样的 BI 工具，如 TalentD 这样的 ETL 工具以及 SQL Workbench 这样的传统数据库管理工具（图为 ODPS JDBC on Zeppelin）。

同时，JDBC 的编程接口也为更多人所熟知，很多用户可以不用学习新的 SDK 即可编程完成常见的数据处理任务。这方面可以参考我们之前发表在云栖社区的文章《使用 odps-jdbc 接入 ODPS，不再从零开始》。

ODBC 也是重要的兼容协议之一。为此我们正在研发 Hive Proxy，直接从 thrift 协议层进行兼容，以期可以提供包括 ODBC 在内的 Hive 整个生态的接入能力。Hive Proxy 部署在客户端，将 Hive 的 thrift 请求转换成 MaxCompute 的 Restful API 请求，可以用来直接对接诸如 Tableau、Qlik 这样不直接支持 JDBC 的 BI 工具，或者 HPL 这样的 Hive 组件。

目前 Hive Proxy 正在紧密的开发测试阶段，相信不久就可以和各位见面。

编程接口兼容：RODPS 和 PyODPS

MaxCompute 的强项是大规模数据分析，这是很多数据分析师每天的主要工作。因此提供数据分析师熟悉的用户接口就变成很重要的事情。目前，我们提供的 RODPS，使用户具备在 R 中提交 SQL，并将结果数据拖回本地进行 R 分析计算的能力。

对于熟悉 Python DataFrame 的用户，我们提供的 PyODPS 则提供了更加强大的能力。PyODPS 提供了全新的分布式 ODPS DataFrame，可以直接用熟悉的 DF 来操作 MaxCompute 中的海量数据。PyODPS 能够自行构建对应的 SQL，进行优化并托管这些 SQL 的执行。PyODPS 甚至可以将本地的 Pandas DataFrame 和 ODPS DataFrame 进行混合操作（比如 join）！同时，PyODPS 天然可以与 Jupyter Notebook 相结合，构成强有力的交互开发环境。我们为此特意增加了如结果集的交互式可视化等功能，使基于 PyODPS 的数据分析空前的方便。这一切都可以通过 docker 镜像和免费体验服务快速获得。

目前，PyODPS 正在对接 MaxCompute TensorFlow。

Hadoop MR Adapter

MaxCompute 提供的 MapReduce 实现叫 OpenMR，编程接口跟 Hadoop MR 不太一样。迁移 Hadoop MR 到 OpenMR 是个挺吃力不讨好的事情，因此对于已经拥有 Hadoop MR 任务的用户，我们准备了 Hadoop MR Adapter。只需替换一个运行时 jar 包，即可将 Hadoop MR 任务在运行时改写成 OpenMR 任务执行。

目前这个插件已经接近完成，正在小范围测试。我们将在后续专门推出相关文章。

开放源代码

目前，我们的 Java SDK、PyODPS 、JDBC 驱动 等都是 github 开源项目（恕未一一列举，您可以关注 Github 的 aliyun group 来获取完整的项目列表）。我们非常希望通过开放源码的形式，获得社区的帮助和建议，和社区形成良性的互动。

同时，我们的 Restful API 也向最终用户开放，欢迎各界爱好者共同完善 MaxCompute 的生态环境。

可喜的是，我们已经收到了来自开源爱好者贡献的 Ruby 和 PHP SDK。基于 Ruby SDK，我们顺利的开发了 Fluentd 插件，实在是令人高兴的事情。

原文链接：http://click.aliyun.com/m/14007/