EMR 和 ERP 有何区别?

本文对比了EMR(企业营销资源管理系统)与ERP(企业资源计划管理系统)的区别,包括管理对象、适用范围、价格及实施周期等方面。指出ERP更适合特大型制造企业,而EMR则更适用于中国中小企业。

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一、管理的对象不同
  EMR — 企业营销资源管理系统(EnterPrise Marketing Resource)
  ERP — 企业资源计划管理系统(Enterprise Resources Planning)
  ERP突出对生产制造过程的管理,也就是对“物”的管理,目标是压缩生产成本;而EMR强调以营销为核心,管理对象包括:员工、市场、客户、货款等,目标是资源优化。
二、适用范围不同 
  ERP适合特大型制造企业,对企业的要求很高,如产品大规模制造、市场环境稳定、资金雄厚、企业管理水平高、可以承受巨大风险等等。总体上看,中国的企业较国际大企业差距很远,市场环境变化快、企业整体管理水平低等等,都决定了能够真正适合ERP要求的企业太少。
  有关报道请参考:《ERP仙境和企业家的眼泪》一文

  EMR系统是针对中国中小企业的特点开发的,具有广泛的适用性。主要满足以下需求:
  1、中国中小企业普遍处在生存、发展阶段,产品销售始终是第一需求;
  2、快速适应外界市场环境变化;
  3、简单的操作设计缩短了学习的时间;
  4、低成本应用节约了企业资源投入;
  5、无风险、快速实施方法打消了企业的疑虑;

三、价格不同 
  真正经过市场检验的ERP系统价格均在千万级以上,而EMR系统价格仅为几万。 
四、实施周期不同 
  ERP系统建立需要10--18个月,稳定期需要6个月,运行以后还有一个绩效下滑期; EMR系统强调迅速见效、“短、平、快”实施,平均周期为1个月左右。
 
### 关于 Amazon Elastic MapReduce (EMR) Amazon Elastic MapReduce (EMR) 是一种托管的 Hadoop 集群服务,允许用户轻松处理大规模数据集。它可以通过配置 `mapreduce.map.output.collector.class` `hive.exec.reducers.bytes.per.reducer` 参数来优化 MapReduce 任务的数量,从而提升集群性能[^1]。 #### EMR 的基本功能 EMR 提供了一种简单的方法,在 AWS 基础设施上运行大数据框架如 Apache Hadoop Apache Spark。其架构设计使得开发者可以专注于数据分析而无需担心底层硬件管理。例如,一个典型的 EMR 配置可能包括一个主节点多个核心节点,这些节点通常由 m3.xlarge 实例支持[^4]。 #### 使用场景对比 对于初学者或者仅需执行简单的提取、转换加载(ETL)操作的工作团队来说,AWS Glue 可能更为合适。然而,如果目标是利用 Hadoop 技术栈并实现更复杂的转换逻辑,则 EMR 显然是更好的解决方案[^3]。 #### 成本考量 尽管许多 AWS 服务提供一定的免费额度,但 EMR 并不在其中。即使它的单价较低,但由于依赖 EC2 资源运行,整体费用会有所增加。具体而言,每小时的成本大约为 $0.085 * 2 (EC2) 加上 $0.015 * 2 (EMR),总计约为 $0.2 美元[^5]。 以下是创建 EMR 集群的一个 Python SDK 示例: ```python import boto3 client = boto3.client('emr', region_name='us-west-2') response = client.run_job_flow( Name='example-cluster', ReleaseLabel='emr-6.3.0', Instances={ 'InstanceGroups': [ { 'Name': "Master nodes", 'Market': 'ON_DEMAND', 'InstanceRole': 'MASTER', 'InstanceType': 'm3.xlarge', 'InstanceCount': 1, }, { 'Name': "Slave nodes", 'Market': 'ON_DEMAND', 'InstanceRole': 'CORE', 'InstanceType': 'm3.xlarge', 'InstanceCount': 5, } ], 'Ec2KeyName': 'myKeyPair', 'KeepJobFlowAliveWhenNoSteps': True, 'TerminationProtected': False, }, Applications=[{'Name': 'Hive'}, {'Name': 'Pig'}], VisibleToAllUsers=True, JobFlowRole='EMR_EC2_DefaultRole', ServiceRole='EMR_DefaultRole' ) print(response['JobFlowId']) ```
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