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帮助企业做好MaxCompute大数据平台成本优化的最佳实践

阿里云大数据计算服务MaxCompute通过灵活性、简单性和创新为您企业的业务环境带来了变革,但是您企业是否通过其实现了原本预期的节省成本的目标呢?本文中,我们将为广大读者诸君介绍优化您企业MaxCompute开销的一些关键性的策略。 自从MaxCompute于2010年进入市场以来,计算服务MaxCompute就已然永远地改变了整个IT世界了。尽管其价格优势已经领先业界了,但仍然有许多企业客户了解到,迁移到公共云服务并不总是能够帮助他们实现预期的成本节约的目标。 这并不意味着迁移到公共云服务是一个错误。公共云服务在敏捷性、响应性、简化操作和提高创新方面提供了巨大的优势。 这方面的错误在于:假设在不实施管理和自动化的情况下迁移到公共云服务,也能带来成本的节约。为了应对不断上涨的云基础设施成本,我们建议您企业组织不妨参考和借鉴本文

利用 Cloudera 实现 Hadoop (一)

前言 Hadoop 是一个实现了 MapReduce 计算模型的开源分布式并行编程框架。MapReduce的概念来源于Google实验室,它是一个简化并行计算的编程模型,适用于大规模集群上的海量数据处理,目前最成功的应用是分布式搜索引擎。随着2007年底该模式Java开源实现项目Apache Hadoop的出现,使得程序员可以轻松地编写分布式并行程序,并将其运行于计算机集群上,完成海量数据的计算。近两年尤其是今年国内外采用 MapReduce模型的应用也逐渐丰富起来,如像NTT KDDI和中国移动这类的电信公司采用该模型分析用户信息,优化网络配置;美国供电局采用该模型来分析电网现状;包括VISA和JP摩根在内的金融公司采用该模型来分析股票数据;包括Amazon和ebay在内的零售商和电子商务公司也开始采用该模型;甚至部分生物公司也采用该模型来进行DNA测序和分析。然而Hadoop安装、部署、管理的难度非常大,这使用很多用户对Hadoop望而却步,好在这种情况不久就得到了改善,Cloudera提供了非常简单的Hadoop的发布版本,能够十分方便地对Hadoop进行安装、部署和管理,这导致...

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