AWS 云
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开始使用 Big Data on AWS

借助 AWS,您几乎可以构建任何大数据应用程序。以下只是组织机构如何从 AWS 的大数据中获得价值的几个例子。


借助 AWS,您可以构建一个完整的分析应用程序来为您的业务提供支持。仅在数分钟内即可将一个 Hadoop 群集从零扩展到数千个服务器,然后完成后再将其关闭。这意味着您可以在较短的时间内以较低的成本处理大数据工作负载。

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Redfin 向数以百万计的购房者提供房地产清单和建议。Redfin 每天都会使用带有竞价型实例的 Amazon EMR (可动态调整 Apache Hadoop 群集) 进行大数据转换并向内部和外部客户交付数据。观看视频 »


改善客户的数字体验,并更充分地了解您的网站。使用 AWS 实时收集、处理、分析和可视化点击流见解。

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Hearst Corporation 监控全世界 250 多种数字资产的热门内容并每天处理超过 30TB 的数据。Hearst Corporation 使用包含 Amazon Kinesis 和 Amazon EMR 上运行的 Spark 的架构,向数据科学家和商业利益相关者提供实时见解。观看视频 »


使用 AWS Lambda 对新数据进行过滤、排序、连接、聚合等数据转换,并将转换后的数据集加载到 Amazon Redshift 中,进行交互式查询和分析。

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Zillow 使用 AWS Lambda 和 Amazon Kinesis 来管理一个全球性的提取管道,并且无需构建基础设施即可实时生成质量分析。观看 re:Invent 演示文稿 »


使用 Amazon Machine Learning 轻松地为您的应用程序添加预测功能。结合 Amazon Kinesis 的强大功能,实时从社交媒体或其他来源提取数据并使用 Machine Learning 对该数据生成预测结果。

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“Amazon Machine Learning 可使预测模型构建流程大众化。此产品使用起来既简单又快捷,且内置有机器学习最佳实践,这让我们交付结果的速度比过去有显著提高。”
阅读客户案例 »


通过在 AWS 云中部署数据仓库架构,优化查询性能并降低成本。借助 Amazon EMR,您可以利用 Apache Hadoop 框架的强大功能来进行数据转换 (ETL) 并将处理过的数据加载到 Amazon Redshift,用于分析和商业智能应用程序。

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通过迁移到 Amazon Redshift 并使用 Amazon EMR 来进行 ETL,Nasdaq 获得了更快、更丰富的分析和数据仓库功能,同时使成本降低了 57%。
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