EMR弹性低成本离线大数据分析
布式计算框架系统分别为Hadoop、Spark和Storm, Hadoop可以运用在很多商业应用系统，可以轻松集成结构化、半结构化以及非结构化数据集，Spark采用了内存计算，允许数据载入内存作反复查询，融合数据仓库、流处理和图形计算等多种计算范式，Spark能够与Hadoop 很好地结合，Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系用，为Hadoop添加可靠的实时数据处理能力。
吴刚专访--大数据和 MaxCompute 技术和故事
2019大数据技术公开课第一季《技术人生专访》来袭，本季将带领开发者们探讨大数据技术，分享不同国家的工作体验。本文整理自阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家吴刚的专访，将为大家介绍Apache ORC开源项目、主流的开源列存格式ORC和Parquet的区别以及MaxCompute选择ORC的原因。
Python+大数据计算平台，PyODPS架构手把手教你搭建
在2016年10月的云栖社区在线培训上，来自阿里云大数据事业部的秦续业分享了《双剑合壁——Python和大数据计算平台的结合实战》。他主要介绍了数据分析和机器学习的方法、DataFrame整体架构以及基础API、前端、后端、机器学习的具体实现方法。
大数据学习~Hadoop初识三Yarn模式
我们都知道在如今的Hadoop中主要有三个重要的执行管理器。一个HDFS,一个MapReduce,还有就是我们今天要看的 YARN。
2.0以前的Hadoop
在2.0以前的hadoop中是没有Yarn这个模式管理的。
伏羲—阿里云分布式调度系统
在12月12日的云栖社区在线培训上，“飞天”分布式系统核心开发人员陶阳宇分享了《伏羲-阿里云分布式调度系统》。他主要从伏羲系统架构、任务调度、资源调度、容错机制、规模挑战、安全与性能隔离方面介绍了伏羲分布式系统架构和设计理念。
干货：解码OneData，阿里的数仓之路。
据IDC报告，预计到2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量是2013年的10倍。正在“爆炸式”增长的数据的潜在巨大价值正在被发掘，它有可能成为商业世界的“新能源”，变革我们的生产，影响我们生活。当我们面对如此庞大的数据之时，如果我们不能有序、有结构的进行分类组织
