数据处理的艺术：EMR Serverless Spark实践及应用体验
阿里云EMR Serverless Spark是基于Spark的全托管大数据处理平台，融合云原生弹性与自动化，提供任务全生命周期管理，让数据工程师专注数据分析。它内置高性能Fusion Engine，性能比开源Spark提升200%，并有成本优化的Celeborn服务。支持计算存储分离、OSS-HDFS兼容、DLF元数据管理，实现一站式的开发体验和Serverless资源管理。适用于数据报表、科学项目等场景，简化开发与运维流程。用户可通过阿里云控制台快速配置和体验EMR Serverless Spark服务。
数禾云上数据湖最佳实践
数禾科技从成立伊始就组建了大数据团队并搭建了大数据平台。并在ECS上搭建了自己的Cloudera Hadoop集群。但随着公司互联网金融业务的快速扩张发展，大数据团队承担的责任也越来越重，实时数仓需求，日志分析需求，即席查询需求，数据分析需求等，每个业务提出的需求都极大的考验这个Cloudera Hadoop集群的能力。为了减轻Cloudera集群的压力，我们结合自身业务情况，在阿里云上落地一个适合数禾当前现实状况的数据湖。
数据湖构建DLF快速入门
本教程通过使⽤数据湖构建DLF产品对于淘宝用户行为样例数据的分析，介绍数据湖构建DLF产品的数据发现和数据探索功能。
多引擎集成挖掘湖上数据价值
在 EMR 集群创建阶段已经自动安装了数据构建服务的相关SDK，同时EMR上的开源计算引擎 Spark、Hive 和 Presto 都完成了对数据湖构建服务的兼容支持，所以用户通过 EMR 引擎可获得数据湖分析的最佳体验。
数禾云上数据湖最佳实践
数禾科技从成立伊始就组建了大数据团队并搭建了大数据平台。并在ECS上搭建了自己的Cloudera Hadoop集群。但随着公司互联网金融业务的快速扩张发展，大数据团队承担的责任也越来越重，实时数仓需求，日志分析需求，即席查询需求，数据分析需求等，每个业务提出的需求都极大的考验这个Cloudera Hadoop集群的能力。为了减轻Cloudera集群的压力，我们结合自身业务情况，在阿里云上落地一个适合数禾当前现实状况的数据湖。
如何构建云原生的开源大数据平台 | 云原生开源大数据应用实战
随着开源技术与云原生的高度融合，阿里云开源大数据平台在功能性、易用性、安全性上积累了丰富的实践经验，已成功服务数千家企业，助力其聚焦自身核心业务优势，缩短开发周期、简化运维难度，拓展更多业务创新。10月29日，阿里云发布“如何构建云原生的开源大数据平台”解决方案，邀请到了来自阿里云、微淼、Inmobi的技术专家为大家现身说法，呈现上云实践。
