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您知道阿里云可以用来部署应用程序。您可能不太熟悉其大数据存储和管理选项。
实际上，阿里云提供了一系列大数据解决方案。本文概述了它们，并说明了阿里云上的大数据服务类型可以满足各种工作负载。
让我们从存储开始，因为这是大数据的最基本要求。OSS（对象存储服务）是阿里云的高容量，基于云的数据存储服务。它可用于存储来自任何来源的任何类型的大量数据。
OSS可以用于必须经常访问的数据（例如多媒体文件），也可以用于存档和其他低用途目的。它包括用于与OSS存储系统之间来回迁移大量数据的工具，以及SDK和RESTAPI。
该SDK包含与主要的前端和后端网站和Web服务语言以及Android和iOS的完整接口。用于这些语言和平台的SDK命令涵盖了广泛的功能，包括对象上载，下载和管理，复杂而复杂的图像处理和操纵以及面向Web的功能（例如静态网站托管和访问管理）。
OSS特别适合处理大量多媒体和图像文件之类的事情。它可以与网站和应用程序结合使用，以进行存储，流式传输以及其他形式的服务，转码和图像格式转换。OSS还可以用于提供大量数据以进行快速下载。
但是，OSS只是阿里云丰富的大数据基础架构的一部分。存储可能是最基本的，但是您可以通过存储的数据来完成所有工作：
数据IDE是阿里云的整体框架，用于管理大数据，并负责安排访问权限的调度，监视和控制等基本功能。它处理许多基础架构以及许多基本管理任务，使您可以专注于大型的，面向数据的项目的开发和操作。
DataIDE与MaxCompute紧密合作，MaxCompute是阿里云用于处理大数据的平台。MaxCompute包括用于分析和处理大量数据的各种工具，包括其自己的SQL版本，图形和MapReduce函数以及并发上载和下载功能。它包括一个扩展的SDK和一整套安全功能。
通过数据IDE和MaxCompute一起使用，您可以管理，处理和查询大量数据。因为它们简化了处理大数据的许多流程，所以它们可以大大减少安装大型，复杂且数据密集型网站所需的时间。它们还可以帮助减少存储和数据处理的数量和成本，并为深入分析提供坚实的基础。
阿里云还提供了E-MapReduce，这是一个基于Hadoop和ApacheSpark的非常丰富的框架，用于管理和处理大数据。Hadoop和Spark集群服务构成了E-MapReduce的核心。E-MapReduce的优势在于，它可以处理群集创建和配置所需的许多低级任务，同时提供了用于管理和使用群集的集成框架。
由于E-MapReduce基于Hadoop集群和面向Spark集群的服务，因此您可以有效地使用它提供的存储和计算空间，就好像它是在其自己的主机上运行的自包含系统一样，而不是作为标准的云计算存储。
在结构上，E-MapReduce在基础上由一个代理层组成，HDFS和Tachyon文件系统直接位于其上方。在它们之上是完整的Hadoop生态系统，以及Spark和各种Apache工具。顶层是基于Web的用户管理界面，可轻松使用和管理基础工具和系统。
全面的Hadoop/Spark功能-简单的方法
这意味着，如果您可以使用Hadoop，ApacheSpark或它们的关联工具来执行此操作，则可以在E-MapReduce中执行此操作，并且与必须设置和执行的操作相比，可以轻松得多地进行操作。从头开始配置Hadoop或Spark。
不用说，E-MapReduce可以很容易地与阿里云的其他面向大数据的元素集成。它可以与阿里巴巴弹性计算服务（ECS）应用程序一起使用，并且可以处理OSS中存储的数据。它还可以将数据发送到MaxCompute，并获取MaxCompute输出以进行进一步处理。
E-MapReduce可用于处理和提供大量数据。它基于Spark的功能使其特别适合诸如流传输大量数据之类的事情。
您可以使用阿里云的大数据工具和服务做什么？E-MapReduce和MaxCompute都提供了非常广泛的工具来执行诸如快速分类，搜索和分析大量数据之类的面向大数据的基本任务。
您可以使用阿里云的大数据功能为高流量，数据密集型网站设置和管理后端服务，这些网站提供流服务，生成大量用户上载和下载流量，或者从大量数据中快速返回搜索结果。
您还可以使用相同的功能来处理和管理大型媒体文件，在需要快速检索的情况下有效地处理超大型数据库，或处理独特或特定于行业的大容量数据流的处理和存储要求。
在大数据方面，阿里云为您做什么？它可以为您提供所需的工具，存储和服务，以使您的大数据操作完全按照您希望的方式运行并快速，轻松地进行，并且在时间，精力方面的开销最少或费用。
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