EMR弹性低成本离线大数据分析技术实践.pdf
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
EMR(Elastic MapReduce)是阿里云提供的一种基于开源大数据平台Hadoop和Spark的弹性服务,它旨在帮助企业实现大规模离线数据分析,并以较低的成本优化资源利用率。在本技术实践中,我们将探讨EMR如何实现弹性、低成本的大数据处理,并介绍其关键特性。 EMR的弹性体现在两个方面:计算资源的弹性与存储资源的弹性。计算资源弹性允许用户根据实际需求动态调整计算节点的数量,例如在业务高峰期增加节点,低谷期减少节点,从而节省成本。存储资源弹性则表现在可以选择不同的存储类型,如HDFS、Alibaba HDFS、OSS(对象存储服务)、EBS(弹性块存储)等,以适应不同的数据规模和性能需求。 EMR集群架构支持计算与存储分离,用户可以根据业务需求灵活添加计算节点,而不必同时增加存储资源。动态计算组功能可根据集群状态进行自动伸缩,而Spot Instance则提供了包月与按量计费的混合模式,进一步降低了成本。此外,EMR还支持弹性伸缩策略,可以按照时间或者负载自动调整集群规模。 在E-MapReduce产品功能亮点中,多样化存储选择是其一大特色。例如,HDFS和Alibaba HDFS提供数据高可靠性,但成本相对较高;OSS(Standard)是一种成本低且通用性好的存储解决方案,适合大数据湖(Data Lake)建设;D1和I1/I2实例采用本地硬盘,提供高性能但数据可靠性需依赖上层软件保障;而JindoFS则是为OSS优化的高性能文件系统,具有成本效益,但需要额外的存储成本。 在EMR的实例选型中,Master主实例通常选择通用型或内存型,数据保存在高可靠的云盘上。Core核心实例适用于不同数据量的场景,大数据量时推荐使用大数据机型以提高性价比。Task计算实例则作为补充计算能力,可选择各种机型。Gateway实例则建议使用云盘,以确保数据安全。 在存储选型上,云盘提供三副本的数据保护,适合中小规模数据;本地盘则提供更高的性能,但数据可靠性需要额外保障。OSS作为数据湖,可以无缝对接各种计算任务,同时降低成本。 在实际应用场景中,例如电商日志分析,可以通过SLS(Serverless Log Service)收集日志,然后将日志投递至OSS,最后使用EMR集群进行离线分析。这种冷热数据分离的方式,结合Spot Instance和OSS,可以显著降低大数据处理的成本。 EMR通过其弹性集群管理、多样化的存储选择以及智能伸缩策略,为企业提供了高效、经济的离线大数据分析解决方案。适用于互联网、新零售、科研等多个行业的海量数据处理需求。结合其他阿里云产品如SLS、OSS和Auto Scaling,可以构建出完整的数据处理和分析流水线,提升业务洞察力和决策效率。
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