大数据分析的下一代架构--IOTA
IOTA是什么？你是否为下一代大数据架构做好准备？
经过这么多年的发展，已经从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，经过大数据2.0的Web/APP过渡，进入到了IOT的大数据3.0时代，而随之而来的是数据架构的变化。
深入剖析阿里云推荐引擎——新架构，新体验
本文的整理自2017云栖大会-上海峰会上阿里云算法专家郑重（卢梭）的分享讲义，从2016年2月V2.0公开使用到现在，阿里云推荐引擎有了更大的进步。有着获取排序的在线计算，修正匹配的近线计算及匹配排序的离线计算的计算机架构。
探秘Hadoop生态10：Spark架构解析以及流式计算原理
导语
spark 已经成为广告、报表以及推荐系统等大数据计算场景中首选系统，因效率高，易用以及通用性越来越得到大家的青睐，我自己最近半年在接触spark以及spark streaming之后，对spark技术的使用有一些自己的经验积累以及心得体会，在此分享给大家。
如何在E-MapReduce上使用storm
Storm 使用指南
集群创建
目前E-MapReduce已经支持了apache社区的1.0.1版本的storm。用户可以通过选择E-MapReduce 最新的镜像版本EMR-2.0.0（以及后续的以上版本），通过在控制台软件列表中勾选storm软件进行安装，选择完毕后即可登录到master节点
Flink入坑指南 第四章：SQL中的经典操作Group By+Agg
Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。
简介
Group By + Agg这个最经典的SQL使用方式。Group By是SQL中最基础的分组操作，agg的全称是aggregation(聚合操作)，是一类SQL算子的统称，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等，详情参见Flink支持的聚合操作列表。
IOT/智能设备日志解决方案（1）：概述
无论是物联网还是智能设备，规模都越来越大，产业分工也越来越明确，逐渐形成一整套的生态系统。而同时无论是物联网还是智能设备的生态系统中，日志数据永远是不可缺少的一个重要环节。
