：“助力云上Hadoop-EMR新特性解读与展望”
：本讲座聚焦于云上的Hadoop-EMR服务的新特性和未来发展趋势，由阿里巴巴的产品专家雷飙进行分享，旨在帮助用户更好地理解和利用最新的云计算技术处理和分析大数据。
：“云计算”
【正文】：
随着大数据时代的到来，云计算已成为企业处理海量数据的重要工具。阿里巴巴的E-MapReduce（EMR）服务，作为基于开源大数据生态系统的云端解决方案，提供了包括Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Storm和Impala等开源软件，为企业构建一站式的大数据处理分析平台。在本次“助力云上Hadoop-EMR新特性解读与展望”活动中，我们将深入探讨EMR的最新改进和未来规划。
1. **更好的运维**
- **界面化管理**：EMR引入了Web化的管理界面，简化了资源管理，使得资源的扩容和变配更为便捷，同时支持按需付费转包年服务。
- **Yarn资源调度配置**：优化了Yarn的资源调度，提升了集群效率。
- **自动化监控与升级**：自动监控集群服务的核心指标，并进行组件的自动升级，确保服务稳定性和数据可靠性。
- **Gateway支持**：通过Gateway实现负载均衡和多租户环境隔离，增强高可用性组件的支持。
2. **更安全**
- **权限控制**：基于RAM的认证机制，默认提供了Hadoop Authentication Service（HAS），同时支持Ranger进行更细粒度的权限管理，确保多租户场景下的数据安全。
- **数据安全等级**：根据用户权限和数据重要性设定不同的访问级别，防止非授权访问。
3. **性能增强**
- **数据组件优化**：通过优化共享的Metastore、缓存设施和索引来提高多数据源的性能。
- **深度性能优化**：例如，在读取OSS场景下，性能平均提升了30%以上，支持包括HDFS、OSS、ODPS、Hive和TableStore等多种数据源。
- **Cache Service和Meta Store**：提升数据同步和对比服务的效率。
4. **新的能力**
- **Kafka增强**：提供Kafka的监控和预警功能，支持Schema Registry和Kafka Connect，简化数据Rebalance操作，使Kafka更易于使用。
- **Druid**：引入高性能的实时查询系统Druid，适用于广告平台数据分析、实时指标监控和用户行为分析等场景，支持超大规模数据和毫秒级查询。
- **GPU支持**：推出支持GPU的计算节点，结合CPU构成异构集群，以提升深度学习任务的性能。
- **Spark Adaptive Execution**：Spark新增自适应执行功能，动态调整reduce任务数量、优化物理执行计划和处理数据倾斜，提高执行效率。
5. **展望**
随着云计算技术的不断发展，EMR将持续推出更多创新特性，如更多的组件优化、更强的安全策略和更丰富的数据处理能力。未来，我们期待看到EMR在大数据处理、实时分析、安全管理和性能提升等方面有更大的突破，进一步推动企业数字化转型和智能决策。
通过以上讲解，我们可以看到，EMR不仅在运维管理、安全性、性能提升和新功能开发方面都有显著进步，而且致力于满足企业在大数据时代日益增长的需求，为云上大数据处理提供强大支撑。随着新技术的不断涌现，EMR将继续引领云计算在大数据领域的应用和发展。
