在阿里云中实现EMR离线数据分析

简介: E-MapReduce(简称“EMR”)是云原生开源大数据平台,向客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、Clickhouse、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎。EMR计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK、专有云平台。产品文档地址:https://www.aliyun.com/product/emapreduce

登录EMR集群终端。

1. 在远程桌面中点击Firefox ESR,会自动弹出分配子账号的登录页面,点击下一步,从左侧复制子用户密码,粘贴(温馨提示:粘贴快捷键为CTRL+V)到输入框

2. 登录成功后进入阿里云控制台首页,点击左侧菜单,输入关键词“emr”,点击 E-MapReduce 进入管理页面。

3.在E-MapReduce控制台页面上方,选择资源所在地域。例如下图中,地域切换为华东2(上海)。

说明:您可以在云产品资源列表中查看到您的E-MapReduce资源所在地域。

4.在E-MapReduce控制台页面的集群列表区域,单击您的集群名/ID

说明:您可以在云产品资源列表中查看到您的E-MapReduce集群名/ID。

5.集群基础信息页面的主机信息区域,复制MASTER的节点的公网ip地址。

6. 打开远程桌面终端LxShell

7. 在终端中输入连接命令ssh root@[ipaddress]。您需要将[ipaddress]替换成第3步中复制公网地址,例如:

ssh root@139.xxx.xxx.230

命令显示结果如下:

8. 输入 yes。

9. 同意继续后将会提示输入登录密码。密码为 @Aliyun2021 (你可以使用粘贴快捷键SHIFT+CTRL+V)。

说明:输入密码的过程中没有回显,请确保键入内容正确。

登录成功后会显示如下信息。

 

自建数据上传到HDFS。

1. 执行如下命令,创建HDFS目录。

说明:在LX终端中,粘贴快捷键为SHIFT+CTRL+V。

hdfs dfs -mkdir -p /data/student

2. 上传文件到hadoop文件系统。

a.执行如下命令,创建u.txt文件。

#创建u.txt文件
vim u.txt

b.按 "i" 键进入编辑模式,通过粘贴快捷键(SHIFT+CTRL+V)将下方内容复制到文件中,按"Esc"返回命令模式,输入":wq"保存

说明:第一列表示userid,第二列表示movieid,第三列表示rating,第四列表示unixtime。

196  242  3  881250949
186  302  3  891717742
22  377  1  878887116
244  51  2  880606923
166  346  1  886397596
298  474  4  884182806
115  265  2  881171488
253  465  5  891628467
305  451  3  886324817
6  86  3  883603013
62  257  2  879372434
286  1014  5  879781125
200  222  5  876042340
210  40  3  891035994
224  29  3  888104457
303  785  3  879485318
122  387  5  879270459
194  274  2  879539794
291  1042  4  874834944
234  1184  2  892079237
119  392  4  886176814
167  486  4  892738452
299  144  4  877881320
291  118  2  874833878
308  1  4  887736532
95  546  2  879196566
38  95  5  892430094
102  768  2  883748450
63  277  4  875747401
160  234  5  876861185
50  246  3  877052329
301  98  4  882075827
225  193  4  879539727
290  88  4  880731963
97  194  3  884238860
157  274  4  886890835
181  1081  1  878962623
278  603  5  891295330
276  796  1  874791932
7  32  4  891350932
10  16  4  877888877
284  304  4  885329322
201  979  2  884114233
276  564  3  874791805
287  327  5  875333916
246  201  5  884921594
242  1137  5  879741196
249  241  5  879641194
99  4  5  886519097
178  332  3  882823437
251  100  4  886271884
81  432  2  876535131
260  322  4  890618898
25  181  5  885853415
59  196  5  888205088
72  679  2  880037164
87  384  4  879877127
290  143  5  880474293
42  423  5  881107687
292  515  4  881103977
115  20  3  881171009
20  288  1  879667584
201  219  4  884112673
13  526  3  882141053
246  919  4  884920949
138  26  5  879024232
167  232  1  892738341
60  427  5  883326620
57  304  5  883698581
223  274  4  891550094
189  512  4  893277702
243  15  3  879987440
92  1049  1  890251826
246  416  3  884923047
194  165  4  879546723
241  690  2  887249482
178  248  4  882823954
254  1444  3  886475558
293  5  3  888906576
127  229  5  884364867
225  237  5  879539643
299  229  3  878192429
225  480  5  879540748
276  54  3  874791025
291  144  5  874835091
222  366  4  878183381
267  518  5  878971773
42  403  3  881108684
11  111  4  891903862
95  625  4  888954412
8  338  4  879361873
162  25  4  877635573
87  1016  4  879876194
279  154  5  875296291
145  275  2  885557505
119  1153  5  874781198
62  498  4  879373848
62  382  3  879375537
28  209  4  881961214
135  23  4  879857765
32  294  3  883709863
90  382  5  891383835
286  208  4  877531942
293  685  3  888905170
216  144  4  880234639
166  328  5  886397722

c. 上传文件u.txt到hadoop文件系统。

hdfs dfs -put u.txt /data/student

3. 查看文件。

hdfs dfs -ls /data/student

使用hive创建数据表,并使用hadoop文件系统中的数据加载到hive数据表中。

1. 执行如下命令,登录hive数据库。

hive

2. 创建user表。

CREATE TABLE emrusers (
   userid INT,
   movieid INT,
   rating INT,
   unixtime STRING ) 
  ROW FORMAT DELIMITED 
  FIELDS TERMINATED BY '\t' 
  ;

3. 执行如下命令,从hadoop文件系统加载数据到hive数据表。

LOAD DATA INPATH '/data/student/u.txt' INTO TABLE emrusers;

使用hive对数据表进行查询等操作。

1. 查看5行表数据。

select * from emrusers limit 5;

2. 查询数据表中有多少条数据。

select count(*) from emrusers;

返回结果如下,您可以看到您数据表中一共有多少数据,

3. 查询数据表中评级最高的三个电影。

select movieid,sum(rating) as rat from emrusers group by movieid order by rat desc limit 3;

返回结果如下,您可以看到您数据表中评级最高的三个电影。

目录
相关文章
|
19天前
|
SQL 存储 缓存
阿里云EMR StarRocks X Paimon创建 Streaming Lakehouse
本文介绍了阿里云EMR StarRocks在数据湖分析领域的应用,涵盖StarRocks的数据湖能力、如何构建基于Paimon的实时湖仓、StarRocks与Paimon的最新进展及未来规划。文章强调了StarRocks在极速统一、简单易用方面的优势,以及在数据湖分析加速、湖仓分层建模、冷热融合及全链路ETL等场景的应用。
216 2
阿里云EMR StarRocks X Paimon创建 Streaming Lakehouse
|
8天前
|
SQL 存储 缓存
降本60% ,阿里云 EMR StarRocks 全新发布存算分离版本
阿里云 EMR Serverless StarRocks 现已推出全新存算分离版本,该版本不仅基于开源 StarRocks 进行了全面优化,实现了存储与计算解耦架构,还在性能、弹性伸缩以及多计算组隔离能力方面取得了显著进展。
182 6
|
12天前
|
SQL 存储 缓存
阿里云EMR StarRocks X Paimon创建 Streaming Lakehouse
讲师焦明烨介绍了StarRocks的数据湖能力,如何使用阿里云EMR StarRocks构建基于Paimon的极速实时湖仓,StarRocks与Paimon的最新进展及未来规划。
73 3
|
2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!
101 3
阿里云 EMR Serverless Spark 版正式开启商业化
|
16天前
|
SQL 分布式计算 数据挖掘
加速数据分析:阿里云Hologres在实时数仓中的应用实践
【10月更文挑战第9天】随着大数据技术的发展,企业对于数据处理和分析的需求日益增长。特别是在面对海量数据时,如何快速、准确地进行数据查询和分析成为了关键问题。阿里云Hologres作为一个高性能的实时交互式分析服务,为解决这些问题提供了强大的支持。本文将深入探讨Hologres的特点及其在实时数仓中的应用,并通过具体的代码示例来展示其实际应用。
88 0
|
2月前
|
SQL 存储 NoSQL
阿里云 EMR StarRocks 在七猫的应用和实践
本文整理自七猫资深大数据架构师蒋乾老师在 《阿里云 x StarRocks:极速湖仓第二季—上海站》的分享。
213 2
|
3月前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据革新在即,阿里云EMR如何布局DeltaLake引领行业潮流?
【8月更文挑战第26天】大数据时代,实时处理与分析能力对企业至关重要。Delta Lake 作为高性能、可靠且支持 ACID 事务的开源存储层,已成为业界焦点。阿里云 EMR 深度布局 Delta Lake,计划深化集成、强化数据安全、优化实时性能,并加强生态建设与社区贡献。通过与 Spark 的无缝对接及持续的技术创新,阿里云 EMR 致力于提供更高效、安全的数据湖解决方案,引领大数据处理领域的发展新方向。
44 3
|
3月前
|
存储 分布式计算 监控
揭秘阿里云EMR:如何巧妙降低你的数据湖成本,让大数据不再昂贵?
【8月更文挑战第26天】阿里云EMR是一种高效的大数据处理服务,助力企业优化数据湖的成本效益。它提供弹性计算资源,支持根据需求调整规模;兼容并优化了Hadoop、Spark等开源工具,提升性能同时降低资源消耗。借助DataWorks及Data Lake Formation等工具,EMR简化了数据湖构建与管理流程,实现了数据的统一化治理。此外,EMR还支持OSS、Table Store等多种存储选项,并配备监控优化工具,确保数据处理流程高效稳定。通过这些措施,EMR帮助企业显著降低了数据处理和存储成本。
114 3
|
3月前
|
安全 数据管理 大数据
数据湖的未来已来:EMR DeltaLake携手阿里云DLF,重塑企业级数据处理格局
【8月更文挑战第26天】在大数据处理领域,阿里云EMR与DeltaLake的集成增强了数据处理能力。进一步结合阿里云DLF服务,实现了数据湖的一站式管理,自动化处理元数据及权限控制,简化管理流程。集成后的方案提升了数据安全性、可靠性和性能优化水平,让用户更专注业务价值。这一集成标志着数据湖技术向着自动化、安全和高效的未来迈出重要一步。
60 2
|
3月前
|
存储 分布式计算 大数据
阿里云 EMR 强势助力,与阿里云大数据体系共创辉煌,把握时代热点,开启生态建设之旅
【8月更文挑战第26天】阿里云EMR(Elastic MapReduce)是一种大数据处理服务,与阿里云的多个服务紧密结合,共同构建了完善的大数据生态系统。EMR与对象存储服务(OSS)集成,利用OSS提供可靠、低成本且可扩展的数据存储;与MaxCompute集成,实现深度数据分析和挖掘;还支持数据湖构建服务,加速数据湖的搭建并简化数据管理与分析过程。EMR提供多种编程接口及工具,如Hive、Spark和Flink等,帮助用户高效完成大数据处理任务。
87 2