遇到一个项目需求是统计128张分库分表的数据表记录的最大id，通过单表查询计算非常费时，也无法应对分表数更多的情况，因此考虑到通过odps进行任务发布和运算
在云端
http://d2.alibaba-inc.com/
是云梯的第二版，叫在云端，提供了开发工作台，工作流，权限管理，project管理和运维工具。
能够从获得数据、开发数据、运维管理、出售加工好的数据，是数据处理操作的平台。
而数据来源和数据计算都由ODPS系统提供
ODPS
开放数据处理服务(Open Data Processing Service，简称ODPS)是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台。 主要服务于批量结构化数据的存储和计算，可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务。
和在云端的关系就是，一个是平台，提供开发运维等操作，一个是底层设施，提供存储和计算
ODPS基本概念
项目空间（Project）
ODPS 的基本组织单元，它类似于传统数据库的Database 或 Schema 的概念，是进行多用户隔离和访问控制的主要边界。一个用户可以同时拥有多个项目空间的权限。通过安全授权，可以在一个项目空间中访问另一个项目空间中的对象， 例如：表(Table) ，资源(Resource) ， 函数(Function)，实例(Instance)
分区表 partition
指的是在创建表时指定的partition的分区空间，即指定表内的某几个字段作为分区列。在大多数情况下，用户可以将分区类比为文件系统下的目录。 ODPS将分区列的每个值作为一个分区(目录)。用户可以指定多级分区，即将表的多个字段作为表的分区，分区之间正如多级目录的关系。 在使用数据时如果指定了需要访问的分区名称，则只会读取相应的分区，避免全表扫描，提高处理效率，降低费用。
create table src (key string, value bigint) partitioned by (pt string); -- ODPS的分区目前只支持String类型
select * from src where pt='20151201'; -- 正确使用方式。ODPS在生成查询计划时只会将'20151201'分区的数据纳入输入中
select * from src where pt = 20151201; -- 错误的使用方式。这样会做全表扫描数据类型
目前仅支持Bigint 8字节有符号整型
String 字符串，
Boolean 布尔型。 True/False
Double 8字节双精度浮点数。 -1.0 10308 ~ 1.0 10308
Datetime 日期类型。使用东八区时间作为系统标准时间。 0001-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59
Decimal Decimal类型整数部分36位有效数字 小数部分保留18位有效数字
Array < T > 数组类型, T为bigint/boolean/double/string/decimal
Map < T1, T2 >
资源(Resource)
用户如果想使用ODPS的 自定义函数(UDF) 或 MapReduce 功能需要依赖资源来完成
比如用户编写了UDF或MapReduce，需要上传jar包，ODPS自动使用这些资源进行运算
自定义函数UDF
ODPS为用户提供了SQL计算功能，用户可以在ODPS SQL中使用系统的 内建函数 完成一定的计算和计数功能。 但当内建函数无法满足要求时，用户可以使用ODPS提供的Java编程接口开发自定义函数(User Defined Function，以下简称UDF)。 自定义函数(UDF) 又可以进一步分为标量值函数(UDF)，自定义聚合函数(UDAF)和自定义表值函数(UDTF)三种。
任务Task
任务(Task)是ODPS的基本计算单元。SQL及MapReduce功能都是通过任务(Task)完成的。
对于用户提交的大多数任务，特别是计算型任务，例如：SQL DML语句 ，MapReduce 等，ODPS会对其进行解析，得出任务的执行计划。 执行计划是由具有依赖关系的多个执行阶段(Stage)构成的。目前，执行计划逻辑上可以被看做一个有向图，图中的点是执行阶段， 各个执行阶段的依赖关系是图的边。ODPS会依照图(执行计划)中的依赖关系执行各个阶段。在同一个执行阶段内，会有多个进程，也称之为Worker， 共同完成该执行阶段的计算工作。同一个执行阶段的不同Worker只是处理的数据不同，执行逻辑完全相同。计算型任务在执行时，会被实例化， 用户可以操作这个 [实例(Instance)] 的信息，例如：获取实例状态( Status Instance )，终止实例运行( Kill Instance )等。
配额
ODPS的每个project有存储上限，计算能力也会因为内存和CPU来限制