阿里封神谈hadoop生态学习之路
在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。
分布式快照算法: Chandy-Lamport
Spark 的 Structured Streaming 的 Continuous Processing Mode 的容错处理使用了分布式快照（Distributed Snapshot）算法 Chandy-Lamport 算法，那么分布式快照算法可以用来解决什么问题呢？
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。
表格存储Tablestore权威指南（持续更新）
表格存储本着提升用户体验的思路，打造《表格存储Tablestore权威指南》。为用户提供可借鉴的开发指导、经典案例。经典案例按照场景应用类型划分，目前提供五类场景：元数据、消息数据、轨迹溯源、科学大数据以及物联网；每个类型下都会提供多种经典场景。
