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EMR使用OSS还是云盘HDFS存储的选择讨论

前言 由于看中了E-MapReduce(简称EMR)云产品的易用性(易开发、易运维、易集成)、低价、安全、高可用等特性,很多用户会选择把他们的线下的Hadoop集群迁移到EMR上来;也有一些企业,特别是一些初创企业,本身是没有线下集群的,也会选择在云上直接从

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基于JindoFS+OSS构建高效数据湖

为什么要构建数据湖 大数据时代早期,Apache HDFS 是构建具有海量存储能力数据仓库的首选方案。随着云计算、大数据、AI 等技术的发展,所有云厂商都在不断完善自家的对象存储,来更好地适配 Apache Hadoop/Spark 大数据以及各种 AI 生

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利用云存储网关在Windows上挂载OSS

概述 阿里云OSS提供了海量低成本高可靠的对象存储,非常适合于存储文件,图像,视频等非结构化数据,同时也提供了丰富的SDK生态给开发者集成使用。但是对于开发资源有限的小企业或者个人用户而言,直接使用OSS存储还是存在诸多不便。另外,传统的企业应用只支持传统的

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利用云存储网关实现数据分层存储

数据分层存储是说根据数据的冷热层度选择不同的存储介质来存储相应的数据,从而降低数据的总存储成本。好的数据分层方案,在降低数据存储成本的同时,对前端应用的访问性能影响也不是很大。比如归档存储一些几乎不再访问的数据,就是最简单的一种分层存储方法。当然也有一些高级

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使用 E-MapReduce 构建云上数据胡

原视频链接:https://www.slidestalk.com/AliSpark/EMapReduce191196?video 编辑:杨仲鲍,大数据爱好者,Spark 中文社区志愿者 首先介绍一下阿里云飞天大数据平台(简称飞天平台),飞天平台由AI-PAI

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【2019 云栖大会】对象存储海量数据管理和应用最佳实践

导语 今年参加了 2019 云栖大会 下一代云存储技术与最佳实践专场,分享了 “**对象存储海量数据管理和应用最佳实践**” 议题,重点介绍对象存储 OSS 的架构原理、数据管理、最佳实践,现整理相关内容和大家探讨。 一、企业数据存储的挑战和需求 数据是企业

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Hadoop社区比 Ozone 更重要的事情

作者:郑锴,花名铁杰,阿里巴巴高级技术专家,Apache Hadoop PMC,Apache Kerby 创立者。深耕分布式系统开发和开源大数据多年,目前专注于在阿里云上提供更好用更有弹性的 Hadoop/Spark 大数据平台。 最近几年忙着优化大客户上云

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