MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件，拥有强大的计算能力。MaxCompute能够调度大量的节点执行并行计算，同时对分布式计算中的Failover、重试等功能都有体系化的处理、管理机制。
背景信息
MaxCompute SQL作为分布式数据处理的主要入口，可实现EB级别离线数据的快速处理和存储。随着大数据业务的不断扩展，新的数据使用场景在不断产生，MaxCompute计算框架也在不断的演化。MaxCompute原来主要面对内部特殊格式数据的强大计算能力，正一步步的开放给不同的外部数据。
现阶段MaxCompute SQL处理的主要是以cfile列格式存储在内部MaxCompute表格中的结构化数据。对于MaxCompute表外的各种用户数据（包括文本以及各种非结构化的数据），您需要通过不同工具导入MaxCompute表再进行计算。以OSS为例，如果您需要在MaxCompute中处理OSS上的数据，通常有以下两种方式：
- 通过OSS SDK或者其他工具从OSS下载数据，然后再通过MaxCompute Tunnel将数据导入表里。
- 编写UDF，在UDF里直接调用OSS SDK访问OSS数据。
但这两种方法都有不足之处：
- 第一种方法需要在MaxCompute系统外部做一次中转，如果OSS数据量太大，还需要考虑如何并发来加速，无法充分利用MaxCompute大规模计算的能力。
- 第二种方法通常需要申请UDF网络访问权限，还需要开发者自己控制作业并发数，解决数据如何分片的问题。
因此，MaxCompute提供了外部表来解决上述问题。外部表的功能，旨在提供除MaxCompute内部表格以外的其他数据的处理能力。通过一条简单的DDL语句，即可在MaxCompute上创建一张外部表，建立MaxCompute表与外部数据源的关联，提供各种数据的接入和输出能力。创建好的外部表可以像普通的MaxCompute表一样使用（大部分场景），充分利用MaxCompute SQL的强大计算功能。
说明
- 使用外部表功能时，外部表的数据不会复制一份存在MaxCompute上并产生存储费用。
- 外部表支持全量搜索。
- Tunnel功能及Tunnel SDK当前不支持外部表操作。您可以通过Tunnel直接上传数据到MaxCompute内部表，或者是通过OSS Python SDK上传到OSS后，在MaxCompute使用外部表做映射。
- 您可以通过DataWorks配合MaxCompute对外部表进行可视化的创建、搜索、查询、配置、加工和分析。详情请参见外部表。
- 外部表在MaxCompute侧只会产生计算费用，遵循MaxCompute计算资源计费规则。外部表的数据不会存储在MaxCompute，所以在MaxCompute不会有存储费用，存储费用请关注数据源存储测计费规则。在使用公网MaxCompute Endpoint连接使用外部表时，会产生公网流量费和下载费用。MaxCompute费用详情请参见计费项与计费方式概述。
外部表示例
您可以通过以下示例，深入了解通过MaxCompute外部表功能处理各种非结构化数据的方法：
- 访问OSS和TableStore（OTS）非结构化数据，请参见 访问OSS非结构化数据和访问OTS非结构化数据。
- 外部表访问OSS的账号，在RAM中自定义授权MaxCompute访问OSS的权限，请参见STS模式授权。
- MaxCompute的非结构化框架支持通过INSERT方式将MaxCompute的数据直接输出到OSS，请参见将数据写入OSS。
- 处理各种开源格式数据，请参见支持开源格式数据。