Amazon

Amazon_Vine_Analysis 的流程挺全面，适合你想练练大数据和云服务整合能力的时候拿来试手。它用的是 AWS S3 存储 + RDS 做数据库，再加上 PySpark 做数据清洗和，的是 Amazon Vine 项目的评论数据。数据有结构也有意思：一边是 Vine 计划的“付费评论”，一边是普通用户的自然评论，刚好可以有没有偏差。 项目里的 ETL 部分比较扎实，从 S3 拉数据、清洗、丢进 PostgreSQL，都用的是 PySpark 配合 Google Colab 来跑流程。嗯，Colab 的免费 GPU 虽然用不上，但中小型数据集还挺顺滑。响应也快，代码也干净。 整个逻辑

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。

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

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 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。

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

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

适用于 Linux 64 位系统的 MongoDB 4.2.6 Amazon 版本安装包，文件名为 mongodb-linux-x86_64-amazon-4.2.6.tgz。