E-MapReduce（简称EMR）是阿里云提供的一项大数据处理服务，它基于开源的 Apache Hadoop 和 Apache Spark 构建，并提供了易于使用的 Web 界面和 API 接口，方便用户快速创建、调度和管理大数据处理作业。
EMR 支持多种大数据处理引擎和框架，如 Hadoop、Spark、Hive、Presto、Flink 等，同时也提供了多种数据存储和计算资源，如 HDFS、OSS、MaxCompute、ECS 等，能够满足不同场景下的大数据处理需求。
使用EMR可以快速搭建一个大数据处理集群，方便用户进行数据清洗、数据分析、机器学习等任务。下面是一个简单的 EMR 使用示例：
创建 EMR 集群
首先需要在阿里云 EMR 控制台上创建一个 EMR 集群。在创建集群时，需要选择集群的配置、节点数量、计费方式等参数。可以根据具体的需求进行选择。创建 EMR 集群的操作可以参考阿里云的官方文档。
提交大数据处理作业
创建 EMR 集群后，可以使用 Web 界面或 API 接口提交大数据处理作业。以使用 Spark 进行数据清洗和分析为例，可以创建一个 Spark 应用程序，并将其上传到 EMR 集群中。例如，下面是一个使用 Spark 进行 WordCount 的示例程序：
scala
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import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
val input = sc.textFile(args(0))
val words = input.flatMap(line => line.split(" "))
val counts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey((x, y) => x + y)
counts.saveAsTextFile(args(1))
}
}
在将程序上传到 EMR 集群后，可以使用以下命令提交作业：
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spark-submit --class WordCount wordcount.jar input output
其中，wordcount.jar 是程序的打包文件，input 是输入文件路径，output 是输出文件路径。
查看作业执行结果
作业提交后，可以在 EMR 控制台上查看作业的执行状态和结果。也可以使用命令行工具或 API 接口查询作业状态和结果。例如，使用以下命令查看作业的执行状态：
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yarn application -status application_xxxxxxxx
其中，application_xxxxxxxx 是作业的 Application ID。
以上是一个简单的 EMR 使用示例，实际使用中还需要根据具体的需求进行更详细的配置和调优。
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资料：
阿里云 EMR 官方文档
阿里云 EMR 官方文档提供了 EMR 的详细说明、使用方法、最佳实践等内容，包括 EMR 的架构、资源调度、作业提交、数据存储等方面，非常适合初学者学习。文档地址为：https://help.aliyun.com/product/28319.html。
EMR 入门教程
EMR 入门教程是阿里云 EMR 团队提供的一系列视频教程，包括 EMR 的介绍、创建集群、提交作业、数据存储等方面，非常适合初学者学习。教程地址为：https://edu.aliyun.com/roadmap/bigdata?spm=5176.12825654.h2v3icoap.1.34df7c0eTrmVzH。
大数据处理实战
大数据处理实战是阿里云 EMR 团队和 Hadoop 社区联合推出的一本开源的大数据处理教程，介绍了如何使用 Hadoop 和 EMR 进行大数据处理，包括数据清洗、数据分析、机器学习等方面。教程地址为：https://github.com/alibaba/aliyun-emapreduce-demo。
EMR 社区论坛
EMR 社区论坛是阿里云 EMR 团队提供的一个交流社区，用户可以在论坛上分享经验、提出问题、寻求帮助等，获得更好的 EMR 使用体验。论坛地址为：https://yq.aliyun.com/groups/305。
大数据处理书籍
除了阿里云官方的文档和教程外，还有很多优秀的大数据处理书籍，如《Hadoop权威指南》、《Spark快速大数据分析》、《大数据处理与机器学习实战》等。这些书籍可以帮助开发者更深入地了解大数据处理的原理和实现，提高开发能力。
