阿里云EMR产品介绍及常见问题解答

本文介绍了EMR在大数据处理中的优势,包括弹性动态伸缩、灵活软件栈选择、低成本数据存储及运维机制。同时探讨了大数据处理中常见的问题如数据迁移、数据倾斜等,并提供了具体的解决方案。

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一、大数据概述

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二、视频大客户对于数据中心的需求

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三、传统大数据技术演进

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四、EMR介绍

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五、为什么选择EMR

弹性动态伸缩

    基于ECS之上,快捷的扩容、缩容EMR Hadoop集群。

灵活软件栈选择

灵活、快速部署开源大数据服务(HBase、Kafka、Impala、Flink等)。

数据存储成本低

D1机型使用本地盘,价格远低于云盘;OSS低成本存储冷数据。

运维机制

钉钉群支持,快速解决集群使用问题。减少运维工作,更专注于业务。

六、典型问题及解决方案

数据迁移问题

Hive,HBase数据库结构同步,HDFS数据PB级历史数据同步。如何保证线上实时任务不受影响?

元数据库同步:Hadoop distcp filter (Hadoop 2.8之后支持)。Flume配置双写,多个sink。

数据倾斜问题

现象:MapReduce任务卡在最后一个或几个Reduce。

原因:数据分布不均匀,导致大量的数据分配到了一个节点。

问题:

执行Hive任务时,Flume刚好rename文件,会提示文件不存在的错误。

解决办法:hdfs.inUsePrefix=.生成的文件名增加前缀。

问题:

多台服务器同时写入,默认的文件名重复。

解决办法:修改HDFS sink源码,生成的文件默认增加当前服务器的hostname。

问题:

实时性与小文件过多。

解决办法:离线insert overwrite table,重新生成文件。通过MapReduce 在map之后生成新文件的特性,合并小文件。



### 阿里云 EMR 使用指南与功能介绍 阿里云弹性 MapReduce(E-MapReduce)是一个基于 Apache Hadoop 和 Apache Spark 的大数据处理和分析平台,支持多种开源组件的部署和管理。以下将从功能介绍、配置方法以及使用指南等方面进行详细说明。 #### 功能介绍 阿里云 EMR 提供了丰富的功能以满足不同场景下的大数据处理需求: - **分布式计算框架**:支持 Hadoop、Spark、Flink 等主流大数据计算框架,能够高效处理大规模数据集[^1]。 - **存储与查询**:集成 HDFS、HBase、Phoenix 等存储系统,支持高并发读写和复杂查询操作[^1]。 - **实时数据处理**:通过 Kafka 和 Flink 实现流式数据的实时采集与处理[^5]。 - **资源调度与管理**:提供灵活的资源调度机制,支持 YARN 资源管理器,确保任务的高效执行[^2]。 - **扩展性**:支持动态扩展集群规模,用户可以根据实际需求调整计算节点的数量[^5]。 #### 配置方法 在配置阿里云 EMR 时,需要根据具体业务需求选择合适的组件和服务。以下是关键步骤: - **准备工作**:确保安装 JDK 1.8 或更高版本,并完成基础环境的配置[^1]。 - **组件选择**:根据业务场景选择必要的组件,例如 Zookeeper(用于高可用支持)、Kafka(实时消息队列)、Flink(实时数据处理)等。 - **集群规划**:合理规划集群规模和资源配置,建议参考初期集群选购指南[^5]。 - **优化设置**:利用 MaxCompute 的 Quota 组功能进行资源优化调配,例如设置强隔离或资源倾斜策略[^4]。 #### 使用指南 阿里云 EMR 提供了详尽的使用指南,帮助用户快速上手并完成数据分析任务: - **环境搭建**:按照 EMR 组件部署指南完成环境初始化和组件安装。 - **示例项目**:参考 aliyun-emapreduce-demo 项目中的代码示例和文档说明,熟悉常见大数据处理工作流。 - **测试与优化**:利用 StarRocks 测试指南评估性能表现,并结合实际需求调整配置[^3]。 ```python # 示例代码:创建一个简单的 Spark 任务 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("s3://bucket/path/to/data.csv") data.show() ```
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