大数据在行业云平台上的建设方式，真的挺值得一聊的。像 AWS 的EMR，一键部署，集成Spark、Flink都没问题，调资源也灵活，用API自动扩容都方便。微软的HDInsight也还不错，Hadoop、Hive那一套都支持，还能搭配Azure Data Lake来搞数据湖，适合搞精细的场景。

阿里云的MaxCompute更偏向于海量结构化数据，直接就能用 SQL 开整，不用自己搭集群，省事不少。要是你更习惯 Hadoop 生态，也可以用E-MapReduce，像Kafka、Flink这些组件都能集成进来，弹性扩展还挺灵活的。

百度云的BMR相对低调，支持Spark和HBase没问题，但要整点复杂组件就得接入他们的 BOS 接口。哦，对了，它还支持Kerberos，搞安全认证方便些。

你要是正在做大数据平台选型，可以先摸清楚自家数据量有多大、是不是实时场景多，再看看预算和人力资源。有钱有团队，自己搞 E-MapReduce 玩得开；要省心省人力，直接上 MaxCompute 也挺香的。

顺便贴几个实用资源，搭环境、补安全知识、搞数据流，点进去能省不少试错成本：