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。
结构化大数据分析平台设计
前言
任何线上系统都离不开数据，有些数据是业务系统自身需要的，例如系统的账号，密码，页面展示的内容等。有些数据是业务系统或者用户实时产生的，例如业务系统的日志，用户浏览访问的记录，系统的购买订单，支付信息，会员的个人资料等。
JindoFS: 云上大数据的高性能数据湖存储方案
JindoFS 是EMR打造的高性能大数据存储服务，可以为不同的计算引擎提供不同的存储服务，可以根据应用的场景来选择不同的存储模式。在2019杭州云栖大会大数据生态专场，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家殳鑫鑫和Intel大数据团队软件开发经理徐铖共同向大家分享了云上大数据的高性能数据湖存储方案JindoFS的产生背景、架构以及与Intel DCPM的性能评测。
X-Pack Spark归档POLARDB数据做分析
简介
POLARDB数据库是阿里云自研的下一代关系型云数据库，100%兼容MySQL，性能最高是MySQL的6倍，但是随着数据量不断增大，面临着单条SQL无法分析出结果的现状。X-Pack Spark为数据库提供分析引擎，旨在打造数据库闭环，借助X-Pack Spark可以将POLARDB数据归档至列式存储Parquet文件，一条SQL完成复杂数据分析，并将分析结果回流到业务库提供查询。
阿里云MongoDB与EMR的HelloWorld
越来越多的应用采用MongoDB作为数据存储层，性能高，扩展性强，通过WriteCocern参数还可以控制写入持久级别，CAP上灵活配置。文档型的存储结构又是特别适合物联网，游戏等领域，这些数据也蕴藏这巨大的价值，就像是金矿一样，需要挖掘。虽然MongoDB提供了MapReduce功能，但功能相对薄
