公告

2021年1月13日-MaxCompute管家发布全量作业管理和权限管理

• 作业管理

  MaxCompute管家推出作业管理功能，支持开发人员和管理人员对全量作业按照时间段、状态以及更多细粒度条件查找作业并进行相应管理。

  您可以通过MaxCompute管家提供的作业管理功能，按照作业提交时间段、作业状态、项目、配额组、Instance ID及提交人等精准条件查找作业，查看作业基础信息以及对应Logview。同时，MaxCompute管家提供终止处于运行状态作业的功能。所查找的作业为全量作业，即所有状态作业，显示的作业状态为终态。

  通过作业管理：

  • 数据开发人员对自己提交或管理的作业进行日常运维时，可以方便地通过各种过滤条件搜索，可以按照时间段、跨项目查看作业列表。如果需要检查当天哪些作业失败并进行处理，可以直接通过时间段和状态筛选作业，方便查看作业基础信息、Logview。同时可以终止处于正在运行状态的作业，提升作业日常运维效率。
  • 管理人员可以查看过去或当前作业整体资源负载情况，也可以查看各时间段作业运行情况以便更好地规划资源，同时在做审计时可以快速查看某个作业信息。

  更多作业管理信息，请参见MaxCompute作业管理。
• 权限管理

  MaxCompute管家支持对RAM用户进行权限管理，以便支持RAM用户进行资源配额组和作业管理。

  MaxCompute管家按日常管理业务划分几种角色和权限：

  • 超级管理员：支持查看并操作MaxCompute管家界面的所有对象。
  • 项目管理员：支持查看MaxCompute管家界面的所有对象，但只能终止对应项目正在运行的作业。
  • 配额组管理员：支持查看MaxCompute管家界面的所有对象，但只能终止对应配额组正在运行的作业。
  • 访客：默认所有RAM用户可以访问MaxCompute管家，无需额外授权，可以查看MaxCompute管家界面的所有对象，只能终止自己提交的正在运行的作业。

  更多权限管理信息，请参见MaxCompute管家权限。

2020年12月28日-Streaming Tunnel功能开始公测

MaxCompute Streaming Tunnel服务自2021年1月1日起开始公测，公测期间可直接免费使用，后续商业化通知请及时关注公告。

MaxCompute Streaming Tunnel服务是MaxCompute批量数据通道的扩展服务，提供了一套全新的API及后端服务，您可以通过MaxCompute Streaming Tunnel服务将流式服务做为上游服务将数据写入MaxCompute，例如流计算Blink、数据通道DataHub，数据传输服务DTS、实时数据同步。

Streaming Tunnel功能详情请参见概述。

Streaming Tunnel计费详情请参见流式数据写入费用（按量计费）。

2020年12月5日-MaxCompute数据分析查询编辑器支持查询加速

MaxCompute数据分析查询模式原先进行数据查询时，采用离线查询模式，本次发布查询模式支持MaxCompute查询加速，对于中、小数据量查询作业将执行时间从分钟级缩减至秒级，即查速度提升至秒级。通过MaxCompute查询编辑器发起查询SQL后，系统会优先通过查询加速进行查询，如果满足查询加速条件，则秒级返回结果；否则会回退为离线查询，保障查询作业正常执行。结合数据分析的丰富的Web-Excel分析功能，数据分析师可以通过MaxCompute数据分析一站式快速进行数据查询、结果二次分析及分享。

MaxCompute查询加速功能当前主要支持按量计费资源，若项目使用包年包月资源，暂时无法满足查询加速。

查询编辑器详情请参见查询编辑器。

查询加速详情请参见查询加速。

2020年11月24日-MaxCompute部分日期函数的输入参数校验行为变更

2020年10月12日-查询加速（MCQA）功能商业化

自2020年10月12日起，查询加速（MCQA）功能结束免费公测。MaxCompute将对使用查询加速（MCQA）功能执行的查询作业按量计费。如果您购买的是包年包月规格，暂不支持使用查询加速（MCQA）功能，后续支持情况请及时关注公告通知。

一次MCQA作业费用=输入数据量×SQL复杂度×单价（0.3元/GB）

2020年9月30日-MaxCompute改版控制台以改进全托管云数据仓库服务的管理和使用体验

2020年9月1日-查询加速（MCQA）功能开始公测

自2020年9月1日起，查询加速（MCQA）功能开始公测，公测期间启用MCQA功能执行的查询作业不计费。详情请参见查询加速（MCQA）。

2020年9月1日-备份与恢复功能开始收费

自2020年9月1日起，备份与恢复功能结束免费公测，MaxCompute开始对自动备份的数据按量计费。

备份与恢复功能详情请参见备份与恢复。计费详情请参见存储费用（按量计费）。

2020年9月1日-数据科学（Mars）服务开始收费

自2020年9月1日起，MaxCompute正式对数据科学（Mars）作业按量计费。

Mars作业当日计算费用=当日总计算时×单价（0.66元/计算时）

数据科学（Mars）服务详情请参见数据科学（Mars）。计费详情请参见计算费用（按量计费）。

2020年7月30日-SQL兼容性升级

2020年7月24日-MaxCompute的Python UDF支持更多数据类型

Python 2 UDF和Python 3 UDF支持的数据类型增加DECIMAL、数据类型2.0的DECIMAL、复杂数据类型（ARRAY、MAP和STRUCT）和复杂数据类型嵌套。

Python 3 UDF中get_cache_table引用的资源表支持BIGINT、STRING、DOUBLE、BOOLEAN、DATETIME、DECIMAL、数据类型2.0的DECIMAL、FLOAT、CHAR、VARCHAR、BINARY、DATE、ARRAY、MAP和STRUCT数据类型。

Python 2 UDF和Python 3 UDF详情请参见Python 2 UDF和Python 3 UDF。

2020年7月24日-MaxCompute新增聚合函数

2020年7月24日-MaxCompute支持代码嵌入式UDF

代码嵌入式UDF支持将Java或Python代码嵌入SQL脚本。您可以将SQL脚本和第三方代码放入同一个源码文件，减少使用UDT或UDF的操作步骤，方便日常开发。

在代码编译过程中，Janino-compiler编译器会识别并提取嵌入的代码，完成代码编译（Java）、动态生成资源和创建临时函数操作。即您可以在一个SQL脚本中完成代码编译（Java）、添加资源、创建函数的操作。

代码嵌入式UDF还可以解决无法查看SQL脚本中UDF的代码实现逻辑，以及无法获取到JAR包源码的问题。详情请参见代码嵌入式UDF。

代码嵌入式UDF详情请参见代码嵌入式UDF。

2020年7月24日-MaxCompute支持SQL语言定义函数

MaxCompute支持通过SQL语言定义函数（SQL Function）在SQL脚本中使用SQL定义的UDF。

2020年7月23日-MaxCompute的包年包月项目支持对指定SQL作业使用按量计费资源

使用MaxCompute进行数据开发时，您通常需要按照业务需求选择包年包月或者按量计费资源，不同计费模式的资源具有不同的优劣。包年包月资源为独享资源；按量计费资源为公共资源，按照需要弹性使用。某些情况下，会同时使用包年包月和按量计费的计算资源，对于资源需求量极高且优先级要求也很高的作业，包年包月资源远远不足，您需要使用按量计费资源来满足需求。

从2020年7月23日开始，MaxCompute升级MaxCompute管家后，MaxCompute的包年包月项目支持对指定SQL作业使用按量计费资源。您可以通过MaxCompute管家对使用包年包月的项目增加按量计费配额，即可以指定SQL作业使用按量计费资源，详情请参见包年包月项目使用按量计费资源。

2020年7月23日-MaxCompute管家升级

MaxCompute管家详情请参见MaxCompute管家。

2020年7月13日-新增项目的默认数据类型版本从1.0变更为2.0

MaxCompute通过DataWorks控制台新增项目时，项目的默认数据类型版本从1.0变更为2.0。该变更将于2020年7月13日到2020年7月22日陆续对中国站各个区域进行升级。如果您之前创建过存量项目，新建项目时需要选择合适的数据类型版本。不同数据类型版本的项目进行数据交互时可能会引起兼容性问题。

2020年5月13日-新增项目支持选择数据类型版本功能上线

MaxCompute新增项目初始化数据类型版本的功能将于2020年5月13日到2020年6月30日陆续对中国站各个区域进行升级。升级完成后，您在创建新项目时，将需要选择初始化数据类型版本。

2020年4月21日-MaxCompute权限新功能

2020年4月20日-存储性能

2020年2月，MaxCompute数据存储格式全面升级为AliORC。

通过TPC-DS测试数据对AliORC、Apache ORC和Apache Parquet进行比对测试，为您提供了MaxCompute数据存储性能参照。AliORC在数据存储量、写入数据时长和读取数据时长方面都占有较大的优势，详情请参见存储性能。

2020年4月3日-按量付费单SQL消费限制

MaxCompute按量付费支持对单SQL作业进行消费限制监控。在SQL语句执行前先预估SQL语句的消费，当消费超过设定的值时，限制SQL语句执行，返回失败状态并给出失败信息。通过此功能预防单个SQL语句产生意料之外的高额费用。详情请参见单SQL消费限制。

2020年4月-新增项目支持选择数据类型版本

MaxCompute有3个数据类型版本，不同数据类型版本在定义和行为上有一定的差异。新增项目将需要自定义选择数据类型版本。MaxCompute将数据类型相关属性组成3个组合，分别对应1.0数据类型版本、2.0数据类型版本和Hive兼容数据类型版本。具体配置请参见数据类型版本说明。

2020年3月16日-新增内置函数和Load命令

• Load命令，支持从外部存储数据导入。

  通过SQL语句直接将外部存储（例如OSS）上的数据写入MaxCompute内表中，省去了创建外表的步骤。详情请参见LOAD。

• 新增内置函数。
  • 支持NUMERIC_HISTOGRAM和PERCENTILE_APPROX，详情请参见聚合函数。
  • 支持FORMAT_NUMBER，详情请参见数学函数。

2020年3月15日-Instance Tunnel公网下载开始收费

2020年2月26日-SQL升级

• 表级别支持禁止生命周期，具体使用请参见禁止或恢复生命周期，语法如下。

  ALTER TABLE table_name [partition_spec] ENABLE|DISABLE LIFECYCLE;

  语法说明如下：

  • TABLE DISABLE LIFECYCLE：禁止表的生命周期功能。
    • 禁止表本身及其所有分区被生命周期回收，优先级高于partition_spec enable lifecycle。
    • 禁止表的生命周期功能后，表的生命周期配置及其分区的ENABLE和DISABLE标记会被保留。
    • 禁止表生命周期功能后，仍然可以修改表及分区的生命周期配置。
  • TABLE ENABLE LIFECYCLE：恢复表的生命周期功能。
    • 表及其分区重新参与生命周期回收，默认使用当前表及分区上的生命周期配置。
    • 恢复表生命周期前可以修改表及分区的生命周期配置，防止开启表生命周期后因使用之前的配置导致数据被误回收。
• 支持Clone Table，具体使用请参见CLONE TABLE。
  MaxCompute SQL提供CLONE TABLE复制表数据到另一个表中，语法如下。

  CLONE TABLE <[src_project_name.]src_table_name> [PARTITION(spec), ...]  TO <[dest_project_name.]desc_table_name> [IF EXISTS (OVERWRITE | IGNORE)] ;

  语法说明：

  • 当目标表不存在时，CLONE TABLE会创建目标表（CREATE TABLE LIKE语义）。
  • 当目标表已存在并指定IF EXISTS OVERWRITE，则覆盖目标表对应分区的数据。
  • 当目标表已存在并指定IF EXISTS IGNORE，则跳过已存在分区，不覆盖目标表已有分区的数据。
• Grouping Set支持复杂CUBE、Rollup、Grouping Sets嵌套使用。

  Grouping Set支持CUBE、Rollup、Grouping Sets的嵌套使用。目前，在原有Grouping Set功能的基础上，扩充了Grouping的表达方式，详情请参见GROUPING SETS。

• 外表功能增强。
  • 外表访问OSS支持HTTPS。
  • OSS外表支持MSCK REPAIR TABLE语法，详情请参见外部表分区自动补全（MSCK REPAIR TABLE）。
• 支持新内置函数。
  • TABLE_EXISTS，查询指定表是否存在。
  • PARTITION_EXISTS，查询指定表分区是否存在。
• 支持Python 3。

  Python 2官方即将停止维护，越来越多的第三方库也开始只支持Python 3，因此MaxCompute也将正式支持Python 3 UDF。

• SQL中列名书写错误的智能纠错提示。
  运行SQL时，当输入的字段名有误，SQL引擎将进行联想并提示您正确的字段名。
• 核心引擎能力提升。
  MaxCompute致力于持续的性能提升，例如：

  • 内建字符串函数重构，提升函数运行性能。
  • Merge Join和Hash Join性能提升，原来的行式输出改为列式输出。

2020年1月14日-SQL兼容性升级

• GET_IDCARD_AGE函数行为变更：
  • Get_Idcard_Age函数规则中”如果当前年份减去出生年份差值大于100则返回NULL“，升级为“返回年份减去出生年份差值”，即不存在大于100则返回NULL的情况。例如，get_idcard_age('110101190001011009')结果返回NULL，升级后结果为120。
  • 如果您希望升级后，该函数返回结果保留现状，则需要找出对应的查询，评估后进行改造。可以通过get_idcard_age结果加IF函数或者CASE WHEN表达式来解决。

    原始查询	修改后查询
    GET_IDCARD_AGE(idcardno)	if(GET_IDCARD_AGE(idcardno) > 100, NULL, GET_IDCARD_AGE(idcardno))
    GET_IDCARD_AGE(idcardno)	CASE WHEN GET_IDCARD_AGE(idcardno) > 100 THEN NULL ELSE GET_IDCARD_AGE(idcardno) END

• CONCAT_WS函数行为变更：
  • 升级前，在查询运行时CONCAT_WS函数没有打开Hive兼容并且有3个及以上参数，其中有一个参数是ARRAY类型时，参数中的array item不会出现在最终的结果中。例如，concat_ws(',', array('a'), array('b', 'c'))，期望结果为"a,b,c"，但是当前结果为",,,"。
  • 升级后，无需打开Hive兼容，CONCAT_WS的参数支持STRING类型和ARRAY类型混合。concat_ws(',', array('a'), array('b', 'c'))的结果为"a,b,c"。
• Like%%查询输入为空时返回值变更。
  Like字符匹配函数，当它的输入是空字符串，而Pattern是%%时，当前返回为False；升级后，则返回True。

  --创建表，向表中插入空字符串。
  create table if not exists table_test (a string) lifecycle 3;
  insert into table table_test values ('');
  
  select a like '%%' from table_test;
  
  --当前返回如下。
  +------+
  | _c0  |
  +------+
  | false |
  +------+
  
  --升级后返回如下。
  +------+
  | _c0  |
  +------+
  | true |
  +------+

2019年12月25日-开源地理空间UDF

MaxCompute支持兼容ESRI专门为Apache Hive实现的开源地理空间UDF，您可以将此开源地理空间UDF注册到MaxCompute中，以兼容开源Hive UDF的方式实现地理空间函数使用，详情请参见开源地理空间UDF。

2019年12月19日-包年包月非预留资源上线

该规格是计算资源数量为[0,购买量]的弹性资源，购买后系统不预留资源，发起任务时系统会在总资源池进行抢占并分配空闲资源。总资源池中空闲资源充足则可为您分配所购买的最大CU量，总资源池繁忙则可能为您分配0 CU。MaxCompute可保障您购买的非预留计算资源全天50%的计算力（一天计算力：资源数量×24小时）。

如果一个账号在华南1（深圳）区域，购买包年包月标准预留计算资源100 CU和非预留计算资源180 CU，则该账号在华南1（深圳）会有一个预留100 CU和非预留弹性[0,180] CU的计算资源池。该区域的项目选择包年包月资源后，项目中的计算任务都可以使用该计算资源池，当项目并发很多任务时，默认先占用预留资源，预留资源被占满则通过系统抢占分配使用非预留资源，根据公共资源池的空闲情况，非预留资源能分配使用的CU量为0 CU到180 CU。

关于计算力保障，您可以通过MaxCompute管家中的资源消耗图查看资源消耗了解保障情况。同时建议通过MaxCompute管家对资源组进行细分，指定不同Project使用不同配额组，同时可以配合Quota Tag功能指定某Task使用某个配额组，尽可能合理使用资源。

2019年11月15日-云监控支持对MaxCompute Project按量计费进行日、月SQL、MR总消费告警

2019年11月12日-Tableau支持MaxCompute数据源

MaxCompute JDBC driver是MaxCompute提供的Java Database Connectivity （JDBC）实现，可以通过标准的JDBC编程接口使用MaxCompute进行海量数据的分布式计算查询。MaxCompute JDBC driver还可以用于连接MaxCompute和支持其JDBC的工具。其中Tableau通过MaxCompute JDBC driver支持MaxCompute数据源，从而实现在Tableau上对MaxCompute数据进行可视化。

MaxCompute JDBC driver的详细信息请参考概述。

Tableau 连接MaxCompute的详细信息请参考配置JDBC使用Tableau。

2019年10月11日-MaxCompute SQL新功能

• JOIN与SETOP支持括号指定优先级

  SELECT * FROM src JOIN (src2 JOIN src3 on xxx) ON yyy; 
  SELECT * FROM src UNION ALL (SELECT * FROM src2 UNION ALL SELECT * FROM src3);

  详细内容请参见JOIN和交集、并集和补集。

• 支持hive.orderby.position.alias以及hive.groupby.position.alias
  当打开这两个Flag的时候，对应ORDER BY和GROUP BY中的整型常量被当做SELECT的列序号处理。

  表src的列为key和value
  SELECT * FROM src ORDER BY 1;
  --等同于
  SELECT * FROM src ORDER BY key;

  详细内容请参见SELECT语法介绍。

• 新增内置函数
  • 新增内置函数STRING JSON_TUPLE(STRING json,STRING key1,STRING key2,…)：传入一组key和一个JSON字符串，返回一个元组。JSON_TUPLE() 支持包含中文的JSON数据解析，支持多层嵌套以及包含多重嵌套的数组的JSON数据解析。在需要对同一个JSON字符串多次解析的情况下，相比于多次调用get_json_object，json_tuple可以一次输入多个key，且JSON字符串只被解析一次，效率更高。 详情请参见字符串函数。
  • 新增内置函数INT EXTRACT(datepart from timestamp)：提取日期的一部分，datepart支持YEAR、MONTH、DAY等时间描述，timestamp 为Timestamp类型数据。 详细请参见日期函数。
• 支持指定表的列默认值
  DEFAULT VALUE允许您创建TABLE的时候指定默认值，INSERT的时候如果不指定该列，则插入默认值，举例如下。

  CREATE TABLE t (a bigint default 10, b bigint);
  INSERT INTO TABLE t(b) SELECT 100; 
  --等同于
  INSERT INTO TABLE t(a, b) SELECT 10, 100;

• 支持自然连接
  自然连接（Natural Join）即参与JOIN的两张表根据字段名字自动决定连接字段。支持outer natural join，支持使用using字段执行JOIN，输出字段中公共字段只出现一次，举例如下。

  --表src的列(key1, key2, a1, a2)，表src2的列(key1, key2, b1, b2)
  SELECT * FROM src NATURAL JOIN src2;
  --由于 src 和 src2 有两个同名字段 （key1, key2) ，所以上面的JOIN相当于：
  SELECT src.key1 as key1, src.key2 as key2, src.a1, src.a2, src2.b1, src2.b2 FROM src INNER JOIN src2 ON src.key1 = src2.key1 AND src.key2 = src2.key2;

  详细请参见JOIN。
• 支持LIMIT OFFSET
  OFFSET语句和ORDER BY LIMIT语句配合，可以指定跳过OFFSET数目的行。如下面的语句将src按照key从小到大排序后，输出第11到第20行 （OFFSET 10指定跳过前10行，LIMIT 10指定最多输出10行）。

  SELECT * FROM src ORDER BY key LIMIT 10 OFFSET 10；

  详细请参见SELECT语法介绍。

• 其他内置语法结构
  • 支持IS DISTINCT FROM语法结构： a is distinct from b 相当于 not(a <=> b) ，a is not distinct from b 相当于 a <=> b 。
  • 支持字符串连接操作符（||）： a || b || c 相当于 concat(a, b, c)。

  详细请参见运算符。

• 分区合并

  MaxCompute有分区数量上限6万的限制，当分区数量过多时，可使用合并分区功能，对数仓数据进行归档，降低分区数量。合并分区功能会将同一个表下多个分区数据快速合并成一个分区，并删除之前分区，把数据移动到指定的分区下。语法格式如下，详细内容请参见分区和列操作。

  ALTER TABLE <tableName> MERGE [IF EXISTS] PARTITION(<predicate>) [, PARTITION(<predicate2>) ...] OVERWRITE PARTITION(<fullPartitionSpec>) ;

• Add/Drop Partitions
  支持一次性增加或者删除多个分区，语法格式如下。

  ALTER TABLE t ADD [IF NOT EXISTS] PARTITION (p = '1') PARTITION (p = '2');
  ALTER TABLE t DROP [IF EXISTS]  PARTITION (p = '1'), PARTITION (p = '2');
  --注意ADD多个分区之间没有逗号，DROP的多个分区间有逗号。

2019年9月01日-MaxCompute存储降价

100GB*0.0192元/GB/天 
+（1024-100）GB*0.0096元/GB/天 
+（10240-1024）GB*0.0084元/GB/天 
+（102400-10240）GB*0.0072元/GB/天 
+（10240*10240-102400）GB*0.006元/GB/天
=6428.81元/天

10240 GB*0.0072元/GB/天
+（102400-10240）GB*0.006元/GB/天 
+（10240*10240-102400）GB*0.004元/GB/天
=4411.39元/天

2019年8月29日-外表自定义storagehandler实现Outputer接口升级

北京时间2019年8月29日，MaxCompute进行版本升级。期间，您在使用外表自定义storagehandler实现Outputer接口时，如果通过列名而非数字下标获取列数据，可能会引起作业失败。

升级时间：北京时间，2019年8月29日14:00~23:00

升级Region：美国西部1（硅谷）、亚太东南1（新加坡）

2019年8月21日-外表自定义storagehandler实现Outputer接口升级

北京时间2019年8月21日，MaxCompute进行版本升级。期间，您在使用外表自定义storagehandler实现Outputer接口时，如果通过列名而非数字下标获取列数据，可能会引起作业失败。

升级时间：北京时间，2019年8月21日14:00~23:00

升级Region：亚太东北1（东京）、欧洲中部1（法兰克福）、中国（香港）、亚太东南2（悉尼）

影响原因：Outputer.output(Record record)中，传入的record为Outputer的上一个Operator产生的记录，列名可能发生变化，系统无法保证固定列名。

例如，表达式some_function(column_a)产生的列名是一个临时列名。因此，使用record.get(列名)方式来获取列内容的用法都有可能受到影响，建议使用record.get(index)方式获取。Outputer里如需获取表的列名，请调用 DataAttributes.getFullTableColumns()。

如您遇到相关问题，请提交工单咨询。

2019年6月25日-SQL语言功能升级

• UDT支持Resource

  UDT支持资源（Resource）的访问。您可以在SQL中通过com.aliyun.odps.udf.impl.UDTExecutionContext.get()静态方法获取ExecutionContext对象，从而访问当前的ExecutionContext，进而访问资源（例如文件资源和表格资源）。详情请参见UDT概述。

• UDT实现函数重载

  MaxCompute的UDF使用重载evaluate方法的方式来重载函数。这种方式不支持泛型，所以当您需要定义一个可以接受任何数据类型的函数时，必须为每种类型都写一个evaluate函数。但是，这种方法依然无法实现个别输入类型（例如ARRAY）的重载函数。在没有提供Resolve注解（Annotation）的情况下，Python UDF或UDTF会根据参数个数决定输入参数，同时支持变长参数，但这种过于灵活的机制也会导致编译器无法静态找到某些错误。通过UDT实现函数重载，可以很好地解决以上问题。UDT支持泛型、类继承、变长参数，为您提供灵活的函数定义方式。详情请参见UDT概述。

• UDAF/UDTF支持动态参数

  MaxCompute UDAF和UDTF中的Annotation里，支持在输入参数部分使用星号（*）和ANY。星号*）表示接受任意长度且任意类型参数，ANY表示接受任意类型的参数。UDTF的返回值使用星号（*）时，表示返回任意个STRING类型的值，而ANY不能用于返回值列表中。详情请参见UDAF和UDTF动态参数说明。

• 参数化视图

  MaxCompute传统的视图（VIEW）中，底层可以封装一段逻辑复杂的SQL脚本，调用者可以像读普通表一样调用视图，无需关心底层的实现。传统的视图实现了一定的封装与重用，因此被广泛地使用。但是传统的视图并不接受调用者传递的任何参数，导致代码重用能力低下。MaxCompute当前的SQL引擎支持带参数的视图，支持传入任意表或者其它变量，定制视图的行为。详情请参见参数化视图。

• UDF支持分区裁剪
  UDF已支持分区裁剪，支持的方式是将UDF语句先当做一个小作业执行，再将执行的结果替换到原来UDF出现的位置 。实现的方式有以下两种：

  • 在编写UDF的时候，UDF类上加入Annotation。

    @com.aliyun.odps.udf.annotation.UdfProperty(isDeterministic=true)

    说明 请把引用的odps-sdk-udf版本提高到0.30.x或以上。
  • 在SQL语句前设置Flag：set odps.sql.udf.ppr.deterministic = true;，此时SQL中所有的UDF均被视为deterministic。该操作执行的原理是做执行结果回填，但是结果回填存在限制，即最多回填1000个Partition。因此，如果UDF类加入annotation，则可能会导致出现超过1000个回填结果的报错。此时您如果需要忽视此错误，可以通过设置Flag：set odps.sql.udf.ppr.to.subquery = false;全局关闭此功能。详情请参见WHERE子句过滤（where_condition）。
• 支持show create table命令

  类似Hive中的show create table的语法，可以直接查看建表语句便于移植。详情请参见表操作。

2019年5月8日-包年包月套餐发布

2019年3月26日-SQL语言功能升级

• 支持Grouping Set多维聚合分析（Cube，Roll up），适配需要对a列做聚合，也要对b列做聚合，或者同时要按照a、b两列做聚合的场景。具体的使用方法请参见GROUPING SETS。
• 支持INTERSECT/MINUS/EXCEPT，具体使用方法请参见交集、并集和补集。
• 通过外表读取OSS上的ORC和Parquet格式的文件时，支持对文件的列裁剪，有效减少IO量，节省计算资源和成本。
• Java UDX类型系统增强：UDF支持Writable参数，具体使用方法请参见Java UDF。

2019年3月19日-MaxCompute 支持开发者版

从2019年3月19日开始，MaxCompute按量付费购买模式支持开发者版。您过去购买的MaxCompute按量付费模式为标准版。

目前开发者版只支持北京、上海、杭州、深圳4个Region。一个Region内您只能有一个项目可使用开发者版资源，且仅新创建的项目可选择开发者版资源。

一次SQL计算费用=计算输入数据量*SQL价格

2019年2月1日-MaxCompute Spark及MaxCompute Lightning开始收费

从2019年2月1日开始，MaxCompute Lightning（交互式分析）服务及MaxCompute Spark服务开始计费。

MaxCompute Lightning查询任务的计费公式为：

MaxCompute Spark采用的计费标准如下：

详情请参见计量计费说明。

2019年1月23日-开始分批升级上海Region的时区定义

MaxCompute将于2019年1月23日开始分批将上海Region的时区定义从tzdata-2011g-1升级到tzdata-2015g-1.1。

select to_date('0001-01-01', 'yyyy-mm-dd');

执行结果为0001-01-01 00:00:09。

升级完成后，不会有此类影响。

操作建议：如果您在1月23日之后有针对1927年以前的中国时区时间的操作，请注意检查执行结果是否受到影响，并进行相应处理。

2019年1月15日16:00~20:00-中国（香港）Region底层优化

为向您提供更好的产品性能和稳定性，MaxCompute将于北京时间2019年1月15日16:00~20:00对中国（香港）Region底层元数据仓库组件进行优化。在优化期间，中国（香港）Region用户的应用可能出现1分钟左右任务无法提交、运行中任务失败的情况。极端情况下，应用不可用时间将延长至30分钟。请您尽量避免在迁移窗口提交作业。其他Region不受影响。如果您有任何问题，可随时通过企业钉钉群或工单反馈。

2018年11月9日-Hash Clustering功能发布

2018年11月3日-底层服务软件缺陷修复

2018年11月3日10:00~19:00将对MaxCompute底层服务进行软件缺陷修复。正常情况下，您不会感知到升级过程。极端情况下，可能会产生约20分钟的作业运行失败或作业提交失败。一旦出现作业失败，请您重新提交失败任务或提交工单反馈。

2018年10月31日-SQL外部表功能开启计费

从2018年10月31日开始，MaxCompute SQL外部表功能开始计费。采用的计费标准为一次SQL计算费用=计算输入数据量*SQL复杂度*SQL价格。SQL价格是0.03元/（GB*复杂度），复杂度系数为1。当天的所有计量信息在第二天做一次性汇总收费，并直接体现在您的账户账单中。

2018年10月16日-Python UDF全面开放

从2018年10月16日开始，MaxCompute公共云环境下的Python UDF使用权限将全面开放，新增的Project默认可用Python UDF，具体的Python UDF使用方式请参考文档Python UDF。

2018年10月15日-新增Project的setproject 2.0新类型默认为True

从2018年10月15日开始，MaxCompute创建的新Project，odps.sql.type.system.odps2属性默认为True，对setproject的详细说明请参见：其它操作。

2018年9月29日-SQL语言升级

MaxCompute Sprint29中发布的新功能如下：

• UDJ

  为了满足用户很多跨表操作的需求，MaxCompute S29版本在UDF框架中引进了新的扩展机制：UDJ（User Defined Join）。UDJ提供了让用户自定义Join实现逻辑的接口。如何定义和使用UDJ，详情请参见MaxCompute UDJ。

• UDT

  为了提升SQL语言编译过程的易用性与语言的表达能力，例如使用select transform可以不创建Function甚至不上传资源的情况下执行其他语言的脚本，MaxCompute2.0基于新一代的SQL引擎增加了UDT（User Defined Type）新功能。

  UDT功能允许用户在SQL中直接引用第三方语言的类或者对象，获取其数据内容或者调用其方法。例如在SQL中直接写Java的表达式，并可以引用JDK中的类。如何使用UDT，详情请参见UDT。

  说明

  • 目前UDT只支持Java语言。
  • 所有的运算符都是MaxCompute SQL的语义，不是UDT的语义。
  • 目前UDT不能用作Shuffle Key：包括join、group by、distribute by、sort by、order by、cluster by等结构的Key。
  • DDL不支持UDT，也不能将UDT对象insert到表中。屏显的最终结果也不能是UDT类型。
• 支持Outer Lateral View

  MaxCompute 扩展了Lateral View功能，支持Outer Lateral View，当Table Function不输出任何一行时，对应的输入行在Lateral View结果中依然保留，且所有Table Function输出列为Null。关于Lateral View介绍请参考文档DML语句的Lateral View部分。

• 支持Scalar Subquery

  子查询支持Scalar Subquery，即当Subquery的输出结果为单行单列的时候，可以当做标量来使用。具体使用介绍请参见DML语句子查询中的Scalar Subquery部分。

2018年9月26日-元数据仓库组件优化

为了提升您的MaxCompute使用性能，系统即将对元数据仓库组件进行优化，届时您会提前收到以下信息：

尊敬的阿里云用户您好，大数据计算服务MaxCompute为向您提供更好的产品性能和稳定性，将于北京时间2018年9月26日16:00~20:00对底层元数据仓库组件进行优化，您的应用可能出现1分钟左右任务无法提交、运行中任务失败的情况。极端情况下，应用不可用时间将延长至30分钟。请您尽量避免在迁移窗口提交作业。感谢您的理解和支持！谢谢。有任何问题，可随时通过企业钉钉群或工单联系反馈。

2018年-MaxCompute例行优化

为了提升您的MaxCompute使用性能，系统每个月将会对文件数占用较多的Project进行小文件合并，届时您将会提前收到以下信息：

2018年9月17日支持setproject 2.0新类型和兼容Hive模式

为了提升MaxCompute 2.0的使用体验，支持对Project级别进行新类型和兼容Hive模式打开，即对原来Session级别的set odps.sql.type.system.odps2=true|false和set odps.sql.hive.compatible=true|false两个功能，升级为支持setproject级别。Project的Owner可根据需要对Project进行设置，命令为：

setproject odps.sql.type.system.odps2=false|true
setproject odps.sql.hive.compatible=false|true

对setproject的详细说明请参见：其它操作。

2018年5月底-NewSQL开启计费

MaxCompute New SQL采用的计费标准为一次SQL计算费用=计算输入数据量×SQL复杂度×SQL价格。当天的所有计量信息在第二天做一次性汇总收费，并直接体现在您的账户账单中。

2018年1月16日流量切换公告

1月16日14:00~17:00对MaxCompute前端、Tunnel服务进行流量切换，如果出现服务连接超时或访问失败，可提交工单进行咨询。

2018年1月15日开放label、Package安全模型

2018年1月15日，MaxCompute的安全模型开放label和Package，即列级别访问控制和跨项目空间的资源分享。

2018年1月10日禁止Full scan功能开放

2018年1月10日20点新创建的项目（Project）默认禁止分区表全表扫描，即对该项目的分区表执行全表扫描语句时会返回失败，必须指定分区条件，若实在需要，可以在对分区表全表扫描的SQL语句前加一个set语句set odps.sql.allow.fullscan=true;，执行的时候，set语句和SQL语句一起提交执行。

2017年11月28-29日内部维护升级公告

由于MaxCompute内部维护升级出现问题，2017-11-28 22:00~2017-11-29 18:40期间的计算计量和存储计量未及时出账，相应账单会延后推送，但不影响最终计费结果，由此给您造成的不便深感抱歉。

2017年11月1日-华北2（北京）Region开服

2017年11月1日，阿里云数加>MaxCompute华北2（北京）数据中心将正式开服售卖。

售价与华东2、华南1一致，详情请参见计算费用（包年包月）。

开通时，选择什么Region您需要考虑的最主要因素是MaxCompute与其他阿里云产品之间的关系。

不同区域数据不能互通，仅针对MaxCompute而言，假如您既购买华东2又购买华北2的服务，那么MaxCompute之间的数据不互通。

如果您的云服务器ECS不在北京Region，若想访问连接北京的MaxCompute，需跨Region进行访问。跨Region访问的各种服务连接请参见配置Endpoint。

2017年10月11日-包年包月支持自动续费

2017年10月11日，MaxCompute的包年包月实例开始支持自动续费，可在阿里云控制台的续费管理中心操作。

MaxCompute续费的操作介绍请参见续费管理，更多自动续费的介绍请参见自动续费功能。

2017年9月19日-中国（香港）Region开服

2017年9月19日，阿里云数加>MaxCompute中国（香港）数据中心将正式开服售卖。

售价与华东2、华南1一致，详情请参见计算费用（包年包月）。

开通时，选择什么Region您需要考虑的最主要因素是MaxCompute与其他阿里云产品之间的关系。

不同区域数据是不能互通，仅针对MaxCompute而言，假如您既购买华东2又购买中国（香港）的服务，那么MaxCompute之间的数据不互通。

如果您的云服务器ECS不在中国（香港），若想访问连接中国（香港）的MaxCompute，需跨Region进行访问。跨Region访问的各种服务连接请参见配置Endpoint。

2017年9月7日-华南1（深圳）Region开服

2017年9月7日，阿里云数加>MaxCompute华南1（深圳）数据中心将正式开服售卖，这是数加>MaxCompute在中国开服的第二个区域。

关于售价

华南1区域价格与华东2一致，主要分三部分进行收费：存储、计算和下载，其中计算（指SQL和MR计算任务）分包年包月、按量付费两种模式，存储和下载都是按量付费。做预算的具体的售价信息请参见官网定价页或计算费用（包年包月）。

关于开通

请您确保云账号是实名认证的账号，在开通购买页面进行区域选择时，注意选择华南1。那么什么场景适合选择区域是华南1呢？

关于不同区域数据是否互通

仅针对MaxCompute而言，假如您既购买华东2又购买华南1的服务，那么MaxCompute之间的数据不互通。

如果您的云服务器ECS不在华南1，若想访问连接华南1的MaxCompute，需跨Region进行访问。跨Region访问的各种服务连接请参见配置Endpoint。

关于数据跨Region迁移

若您原来已经开通购买华东2区域，目前想使用华南1区域，所以希望将华东2的所有数据迁移到华南1。建议您通过以下方式进行迁移。

2017年8月16日-MR开启计费

MR任务当日计算费用=当日总计算时×0.46元（人民币）

一个MR任务一次执行成功的计算时=任务运行时间（小时）*任务调用的core数量。

如一个MR任务一次执行成功是调用了100 core并花费0.5小时，那么本次执行计算时为：0.5 小时×100 core=50个计算时。

详情请参见计算费用（包年包月）。

2017年7月-开始分批升级MaxCompute2.0

MaxCompute2.0已经正式开始，升级后的MaxCompute2.0完全拥抱开源生态，支持更多的语言功能，带来更快的运行速度，同时新版本会执行更严格的语法检测。升级的具体时间会在分批升级时另行通知。

升级后需要对部分SQL语法做出调整，详情请参见修改不兼容SQL实战。

本次MaxCompute2.0产品升级以下功能：

• 全新的SQL引擎

  更快的SQL执行引擎：降低企业大数据分析成本，SQL执行效率更高。

• 生态兼容

  MaxCompute显著提升了针对Hive等开源产品的兼容性，直接兼容Hive的UDF、UDAF和UDTF。Hive开发的大部分UDF、UDAF和UDTF可不经修改，直接在MaxCompute中运行。

  详情请参见INSERT操作、SELECT操作、数据类型、日期函数、数学函数、字符串函数、其他函数和JAVA UDF等相关文档。

• 非结构化处理能力

  通过MaxCompute SQL直接处理OSS或TableStore（OTS）数据，从而处理音频、视频、图像、气象等非结构化数据以及K-V类型的数据。

  详情请参见外部表概述、访问OTS非结构化数据和访问OSS非结构化数据。

• MaxCompute Studio

  MaxCompute编译器基于MaxCompute2.0全新自主研发的SQL引擎，尤其配合使用MaxCompute Studio，提供了丰富的错误提示、警告的功能及作业排队展示。详情请参见巧用MaxCompute编译器的错误和警告。

2017年6月1日

尊敬的阿里云客户：

MaxCompute目前只针对SQL作业进行收费，MapReduce作业近期将开启收费。

• SQL执行引擎

  降低大数据分析成本，SQL执行效率更高。

• 非结构化处理能力

  通过MaxCompute SQL直接处理OSS或TableStore（OTS）数据，从而处理音频、视频、图像、气象等非结构化数据以及K-V类型数据。

• 生态兼容

  MaxCompute MapReduce SDK高度兼容了开源Hadoop MapReduce的使用场景。

• 基于InteliJ的本地开发插件

  本地对MaxCompute作业进行开发、调试。

• 实时数据上传

  新增DataHub模块，帮助企业数据实时上传。

• 新型算法平台

  基于GPU的深度学习算法框架、在线预测服务等。

  如果您在系统升级过程中遇到问题，请及时提交工单联系我们。

2016年09月16日

尊敬的阿里云客户：

MaxCompute在11月1日进行了计费变更。本次变更升级存储及计算两个方面：

• 升级后，修复部分SQL作业无法计费的问题。
• 升级后，解决部分场景下MaxCompute存储费用存在的问题。升级后，存储将按照实际情况收费。

以上两处之前均不存在向您多收取费用的情况，对于历史作业不做费用补收。您可以通过计量计费说明中获取账单详情，从阿里云官网获取每天详细的计量计费信息。

目前MaxCompute只有SQL作业收费（不包括UDF），UDF、MapReduce、Graph和PAI等作业仅是公测状态。具体收费计划请关注官网公告。

感谢您长期以来对MaxCompute产品的支持。