Amazon EMR

亚马逊的AWS服务里，Amazon EMR算是批量数据里的老大哥了，适合海量数据那种，像日志、机器学习训练什么的都能搞。你只要把数据丢上去，它能自动跑 MapReduce、Spark 这些大数据框架，省事儿。 Elastic-MapReduce的玩法其实还挺灵活的。比如你平时在本地用 Hadoop，上云之后直接跑，响应也快，配置也不复杂。最常见的用法就是批数据、建数据湖、跑模型。 你如果平时搞 MATLAB 的，也能对接 AWS Athena，有专门的接口支持，配合起来还蛮顺的。还有一个资源是 百万歌曲数据集，用 MapReduce 音乐推荐也挺好玩，数据挖掘的朋友可以看看。 另外像Elast

专为亚马逊 Linux 环境打造的 MongoDB 3.6.1，稳定性和兼容性都挺不错。尤其是它的分布式架构和复制集设计，适合跑在 EC2 上做高可用部署。如果你手头正有个大数据项目，想快速上云又不想折腾太多配置，这个版本真的蛮省心。

详细探讨了数据迁移至AWS的最佳策略，以及数据收集、压缩与聚合的相关方法。同时还介绍了Amazon EMR集群的常见设置与配置模式，包括如何通过保留与现货实例等Amazon EC2购买选项实现成本优化。

适用于 Linux x86_64 Amazon 平台的 MongoDB 3.4.24 版本安装包，文件名为 mongodb-linux-x86_64-amazon-3.4.24.tgz。

是的matlab代码亚马逊解析器显示完整的亚马逊订单历史记录。关于JavaScript以表格形式显示所有在amazon.de上的订单。最初的想法和线索：来自这里的说明：如何登录到Amazon.de打开浏览器的开发者工具（例如或）将脚本的完整内容复制到Javascript控制台中按Enter键或只是使用它。提示在浏览器中，必须允许amazon.de弹出窗口（或一般而言）。在Firefox下，在高级设置（ about：config ）中，必须将dom.popup_maximum设置设置为足够高的值（例如100）。危险！这不适用于性能较弱的计算机。根据订单历史记录的大小，将打开数十个选项卡/窗口，并

阿里云EMR开发指南：Spark & Hive 大数据处理 本指南深入探讨阿里云EMR（Elastic MapReduce）平台上使用Spark和Hive进行大数据处理的技术和方法。涵盖以下主题： EMR集群搭建与配置：详细说明如何创建和管理EMR集群，包括选择实例类型、配置网络和安全设置等。 Spark开发实践：介绍Spark核心概念、RDD编程模型、Spark SQL应用，以及如何使用Spark处理存储在OSS上的数据。 Hive数据仓库构建：指导如何使用Hive创建和管理数据仓库，包括表结构设计、数据导入导出、HiveQL查询优化等。 Spark与OSS集成：演示如何利用Spark高效

分享了在Red Hat、CentOS、Fedora和Amazon Linux上安装MongoDB和php的详细步骤，经过本人亲身验证确保成功。文章帮助读者顺利完成安装过程。

Amazon DynamoDB：高性能NoSQL数据库 Amazon DynamoDB 是一款功能强大的键值和文档数据库，专为需要毫秒级性能的应用程序而设计。它具备完全托管、多区域、多活动、持久等特性，并内置安全性、备份和还原功能，以及内存缓存。DynamoDB 每天处理超过 10 万亿个请求，峰值可达每秒 2000 万个请求。从 Lyft、Airbnb、Redfin 等快速发展的企业，到 Samsung、Toyota、Capital One 等行业巨头，都选择 DynamoDB 来支持其关键任务工作负载。 DynamoDB 的优势： 可扩展性：轻松应对大规模数据和流量增长。 性能：提供一致

Amazon Aurora是AWS推出的一种关系型数据库服务，其设计融合了传统数据库系统的功能和云服务的敏捷性，提供高性能、高可用性、易管理且成本效益高的解决方案。AWS（Amazon Web Services）是一系列云服务的提供者，支持开发者和企业构建和运行互联网应用程序。Amazon RDS（Relational Database Service）是AWS的云数据库服务，允许用户在云端运行、管理和扩展关系型数据库，支持多种引擎如Amazon Aurora、MySQL、PostgreSQL等。Amazon Aurora特别为云重新设计，提供商业数据库级别的性能和可用性，但仅需商业解决方案成

Amazon Linux 2 的 MongoDB 4.2.0 安装包，专为在 AWS 环境中部署高性能 NoSQL 数据库设计，功能全、运行稳，还支持事务和安全强化，适合做高并发项目。