E-MapReduce Serverless Spark 评测

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: E-MapReduce Serverless Spark 评测

跟着文档进行了EMR Serverless Spark的体验,选择了SQL开发快速入门进行体验,主要是参考官方的产品文档

1)在体验过程中是否得到足的产品内引导以及文档帮助?如果没有,还欠缺什么部分?
image.png
创建空间还是比较顺利的,一步一步按照教程,授权什么的,很顺利,没有遇到卡壳的地方,不过等待了4分钟左右状态才变为运行中,这个时间有点久。
image.png
新增任务和发布任务也比较顺利,跟着文档就可以。
image.png
image.png

运行任务也成功了,但是不知道为啥执行了3分多钟,每个任务都执行了1分40多秒,不知道是不是哪里配置有问题。这种图形化的配置任务会让复杂的大数据任务变得容易管理,也容易发生发现其中出现的错误,可以提高工作效率。
在执行最后查询数据库的时候出现了错误
image.png
查不到刚才插入的student表,不知道是不是oss配置有问题,但是查看oss中文件夹是存在的,而且任务是执行成功,这个地方就让我疑惑了,这是有待提高的一个点吧。
image.png
这个错误描述好像是oss中文件丢失了,但是我没有去动过,我希望可以更加准确的指出错误原因,或者告诉我怎么去改正。
2)产品功能是否满足预期?(接入便捷性、数据开发体验、弹性伸缩、其他功能等方面)
我工作中还没有需要这个产品的地方,所以无法更深一步的体验。
3)针对业务场景,您觉得该产品还有哪些可以改进地方或更多的功能?
我觉得改进的点就是错误提示更加明确点。

相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
79 2
|
2月前
|
SQL 分布式计算 Serverless
EMR Serverless Spark:一站式全托管湖仓分析利器
本文根据2024云栖大会阿里云 EMR 团队负责人李钰(绝顶) 演讲实录整理而成
175 2
|
3月前
|
SQL 分布式计算 Serverless
阿里云 EMR Serverless Spark 版正式开启商业化
阿里云 EMR Serverless Spark 版正式开启商业化,内置 Fusion Engine,100% 兼容开源 Spark 编程接口,相比于开源 Spark 性能提升300%;提供 Notebook 及 SQL 开发、调试、发布、调度、监控诊断等一站式数据开发体验!
171 3
阿里云 EMR Serverless Spark 版正式开启商业化
|
5月前
|
分布式计算 Serverless Spark
【开发者评测】E-MapReduce Serverless Spark获奖名单
E-MapReduce Serverless Spark获奖名单正式公布!
187 1
|
4月前
|
分布式计算 Serverless 数据处理
EMR Serverless Spark 实践教程 | 通过 Apache Airflow 使用 Livy Operator 提交任务
Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具,它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务,以实现任务调度和执行的自动化,帮助您更有效地管理数据处理任务。
231 0
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Apache
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
【10月更文挑战第26天】在当今这个数据爆炸的时代,能够高效地处理和分析海量数据成为了企业和组织提升竞争力的关键。作为一款高性能的列式数据库系统,ClickHouse 在大数据分析领域展现出了卓越的能力。然而,为了充分利用ClickHouse的优势,将其与现有的大数据处理框架(如Apache Spark和Apache Flink)进行集成变得尤为重要。本文将从我个人的角度出发,探讨如何通过这些技术的结合,实现对大规模数据的实时处理和分析。
134 2
ClickHouse与大数据生态集成:Spark & Flink 实战
|
2月前
|
存储 分布式计算 算法
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
大数据-106 Spark Graph X 计算学习 案例:1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户
72 0
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 NoSQL
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
45 0
|
2月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
101 0
|
1月前
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
Spark快速上手:揭秘大数据处理的高效秘密,让你轻松应对海量数据
【10月更文挑战第25天】本文全面介绍了大数据处理框架 Spark,涵盖其基本概念、安装配置、编程模型及实际应用。Spark 是一个高效的分布式计算平台,支持批处理、实时流处理、SQL 查询和机器学习等任务。通过详细的技术综述和示例代码,帮助读者快速掌握 Spark 的核心技能。
87 6