一、前言
很荣幸参与到相关的产品测评，我对EMR Serverless Spark的产品特性和优势有以下理解
EMR Serverless Spark产品理解概述
1. 云原生全托管服务
EMR Serverless Spark是一个专为大规模数据处理和分析设计的云原生产品。它提供全托管的数据平台服务，涵盖任务开发、调试、调度和运维等环节，简化了数据处理的全生命周期工作流程。
2. 产品特性
- 易用性：无需构建复杂基础设施，即可开始作业开发。
- 高性能：基于Fusion Engine，性能是开源Spark的2倍。
- 高扩展性：资源弹性，满足ETL作业高峰需求，降低成本。
- 资源可观测：提供资源和任务实例级别的监控和告警。
- 高安全性：基于VPC，提供网络访问和访问控制，保障安全。
3. 开放架构与生态集成
与阿里云OSS-HDFS/OSS、数据湖构建DLF、DataWorks等无缝对接，提供开放架构和生态集成，增强便利性。
4. 产品优势
- 云原生极速计算引擎：内置Fusion Engine和Celeborn，提升性能，降低成本。
- 开放化的数据湖架构：支持计算存储分离，兼容HDFS，实现湖仓元数据全面打通。
- 一站式开发体验：提供作业开发、调试、发布、调度等全流程支持，内置版本管理。
- Serverless资源平台：无需手动管理基础设施，支持弹性伸缩和按量付费。
EMR Serverless Spark通过其高性能、高扩展性和易用性，为企业提供了一个强大的数据处理和分析平台。其Serverless特性使得资源管理更加灵活，成本效益更高。同时，与阿里云其他服务的无缝集成，进一步增强了其在数据湖和数据仓库场景中的应用潜力。通过这些特性，EMR Serverless Spark不仅提升了数据处理的效率，还降低了企业的运维复杂性和成本，使其成为企业数据平台的理想选择。
二、测评实践步骤
步骤一：创建实时数据流集群 & 发送消息
- 在EMR on ECS界面创建包含Kafka服务的实时数据流集群。
- 登录EMR集群的Master节点。
- 切换至
/var/log/emr/taihao_exporter目录。 - 使用
kafka-topics.sh脚本创建名为taihaometrics的Topic，设置分区数为10，副本因子为2。 - 通过
kafka-console-producer.sh向taihaometricsTopic发送来自metrics.log的消息。
步骤二：建立网络连接
- 访问EMR Serverless Spark控制台。
- 进入目标工作空间。
- 转至“网络连接”页面。
- 添加新的网络连接配置。
步骤三：配置安全组规则
- 获取集群节点交换机的网段信息。
- 登录集群管理页面，找到目标集群的安全组链接。
- 手动添加安全组规则，指定端口范围和授权对象。
步骤四：上传依赖JAR包
- 将
kafka.zip中的所有JAR包上传至OSS桶。
步骤五：上传资源文件
- 进入EMR Serverless Spark的“资源上传”页面。
- 选择并上传
pyspark_ss_demo.py文件。
步骤六：创建并运行流任务
- 进入“任务开发”页面。
- 新建PySpark类型的流任务，命名并配置基本参数。
- 保存并发布任务。
- 启动流任务。
步骤七：监控任务日志
- 转至“日志探查”页签。
- 查看
stdOut.log以监控任务执行情况和结果。
EMR Serverless Spark的实践涉及从数据流集群搭建、网络配置、安全策略设定，到资源文件与任务的上传、配置和监控，全流程覆盖了从数据准备到流式任务执行的关键环节。这一过程要求对Kafka、OSS、安全组规则及EMR Serverless Spark控制台有深入理解，确保数据流处理的高效与安全。
三、总结
1. 产品内引导及文档帮助
- 体验感受：在这次体验中，我感到产品内引导和文档帮助相当给力。每一步操作都有清晰的指引，让我这个技术小白也能轻松上手。不过，如果文档能提供一些更高级的技巧和案例，比如如何优化大规模数据处理，那就更完美了。
2. 产品功能满足预期
- 接入便捷性：创建集群和发送消息的过程就像点外卖一样简单，EMR Serverless Spark在这方面做得很棒。
- 数据开发体验：一站式开发体验让我印象深刻，从开发到调度，整个过程流畅得就像在玩滑梯。
- 弹性伸缩：Serverless的特性让资源管理变得轻松，就像有了一台可以随时变大变小的魔法电脑。
- 其他功能：资源监控和安全性也很到位，就像有一个保镖随时保护你的数据。
3. 业务场景改进建议
- 资源管理：如果能有一些智能推荐，比如自动优化资源使用，那会大大提升我们的工作效率。
- 任务调度：希望任务调度能更智能一些，比如根据任务的紧急程度自动调整优先级。
- 用户体验：界面设计如果能更直观一些，比如通过图形化展示任务状态，会让操作更加直观易懂。
4. 产品联动组合可能性
- 与其他数据服务：想象一下，如果EMR Serverless Spark能和阿里云的OSS、DataWorks等数据服务无缝对接，那将是多么美妙的体验。
- 与其他计算服务：如果能和ECS、函数计算等计算服务结合，那将提供更多的灵活性和选择。
OLAP引擎对比测评
1. 使用Spark引擎经验
- 功能：使用EMR Serverless Spark就像驾驶一辆高性能跑车，功能丰富，操作灵活。
- 性能：内置的Fusion Engine和Celeborn服务让性能提升了一个档次，处理大规模数据集就像切菜一样轻松。
- 可扩展性：计算存储分离的设计让扩展变得简单，就像搭积木一样。
2. 满足业务需求的优势
- 效率：从开发到部署的一站式体验，让我感觉就像是在玩一个流畅的游戏。
- 问题诊断：详细的日志和监控指标，就像是给了你一副透视眼镜，让你能清楚地看到问题所在。
3. 有待改进的地方
- 文档和示例：虽然文档已经很全面，但如果能提供一些更深入的案例和最佳实践，那将对我们这些技术爱好者更有帮助。
- 用户界面：在用户体验方面，如果能有一些更直观的图形化展示，那将大大提高我们的工作效率。
4. 与其他产品联动组合的可能性
- 与BI工具：如果EMR Serverless Spark能和BI工具如QuickSight、Tableau等结合，那将为我们提供从数据存储到分析的完整解决方案。
- 与机器学习平台：如果能和阿里云的机器学习平台结合，那将扩展数据分析的应用场景，比如预测分析、推荐系统等。
