支撑EB级规模的大数据平台深度揭秘
陈鹏宇于2010年加入阿里巴巴，在阿里启动大数据战略早期即参与整个大数据业务发展的过程。作为数据平台见证者和建设者，他以独特的视角，对大数据平台的技术演进历程等做了分享，并从用户角度对数加平台上层工具、服务所适用的场景进行了深入阐述。
和封神一起“深挖”Spark
2016云栖大会·北京峰会于8月9号在国家会议中心拉开帷幕，在云栖社区开发者技术专场中，来自阿里云技术专家曹龙（封神）为在场的听众带来《Deep dive into Spark》精彩分享。
关于分享者
曹龙，花名封神，专注在大数据领域，6年分布式引擎研发经验。先后研发上万台Hadoop、ODPS
阿里封神-大数据处理技术漫谈
以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现
JindoFS概述：云原生的大数据计算存储分离方案
JindoFS 是一套新的云原生的数据湖解决方案。在 JindoFS 之前，云上客户主要使用 HDFS 和 OSS/S3 作为大数据存储。HDFS 是 Hadoop 原生的存储系统，10 年来，HDFS 已经成为大数据生态的存储标准，但是我们也可以看到 HDFS 虽然不断优化，但是 JVM 的瓶颈也始终无法突破。
Hadoop默认支持集成OSS，作为Hadoop兼容的文件系统
Apache Hadoop默认支持阿里云OSS对象存储系统，作为Hadoop兼容的文件系统。OSS是中国云计算厂商第一个也是目前唯一一个被Hadoop官方版本支持的云存储系统。这意味着全球用户Hadoop生态的离线、交互、数据仓库、深度学习等程序，可以在不需要改代码的情况下，自由读写OSS的对象存储。
Schedulerx2.0分布式计算原理&最佳实践
1. 前言
Schedulerx2.0的客户端提供分布式执行、多种任务类型、统一日志等框架，用户只要依赖schedulerx-worker这个jar包，通过schedulerx2.0提供的编程模型，简单几行代码就能实现一套高可靠可运维的分布式执行引擎。