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
大数据存储平台之异构存储实践
经常做数据处理的伙伴们肯定会有这样一种体会：最近一周内的数据会被经常使用到，而比如最近几周的数据使用率会有下降，每周仅仅被访问几次；在比如3月以前的数据使用率会大幅下滑，存储的数据可能一个月才被访问几次。
现代流式计算的基石：Google DataFlow
0. 引言
今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark （Structured Streaming）现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
［ETL实践指南］基于Kettle的MaxCompute插件实现数据上云
本文用到的
阿里云数加－大数据计算服务MaxCompute产品地址：https://www.aliyun.com/product/odps
简介
Kettle是一款开源的ETL工具，纯java实现，可以运行于Windows, Unix, Linux上运行，提供图形化的操作界面，可以通过拖拽控件的方式，方便地定义数据传输的拓扑。
阿里云一键部署 Hadoop 分布式集群
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的开源分布式计算框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。通过ROS资源编排服务可以在阿里云上一键部署Hadoop集群。
阿里数据仓库实践分享
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
如何快速搭建一个数据分析平台？
基本上，通过基于日志服务的数据采集、基于阿里云数加ODPS的数据计算和运维、QuickBI的报表制作，小规模的初创工具可以在2天左右快速的搭建完一个适合业务的、可以扩展的数据分析平台（你也可以基于这个平台搭建出一个商用的推荐系统），当然，这一切的前提是你的BOSS能知道数据分析的价值。