基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践

简介: 阿里云原生交付ECS实例的的方式:单个实例和批量交付实例。以上两种方式均缺乏灵活性,无法跨越计费方式、可用区及规格族等核心参数的限制,同时无法避免资源不足的情况。基于此阿里云提供了一种自动化交付实例集群的方式弹性供应组(Auto Provisioning GroupAPG),弹性供应组是一个使用抢占式实例和按量付费实例快速部署实例集群的方案。APG支持一键部署跨计费方式、跨可用区、跨实例规格族的实例集群。无需纠结于某种实例规格在某个可用区资源不足的问题,满足既定容量需求的同时,获得最低的TCO总拥有成本。

直达最佳实践:【基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践
最佳实践频道:【点击查看更多上云最佳实践

这里有丰富的企业上云最佳实践,从典型场景入门,提供一系列项目实践方案,降低企业上云门槛的同时满足您的需求!

场景描述

基于弹性供应组(APG)搭建spark计算集群,提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、跨实例规格的计算集群交付模式的实践。

解决问题

  • 大规模计算集群成本高。
  • 创建ECS实例方式单一,无法跨计费方式、可用区及规格等核心参数。
  • 当可用区资源紧张,无法自动保证既定。

产品列表

  • 专有网络VPC
  • 云服务器ECS

image.png

直达最佳实践 》》

162@基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践.png.png

相关文章
|
18天前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
22天前
|
存储 大数据 数据处理
PHP 与大数据:构建高效数据处理系统
传统的数据处理系统往往难以应对大规模数据的处理需求,而PHP作为一种常用的服务器端脚本语言,在数据处理方面也有其独特的优势。本文将探讨如何利用PHP构建高效的大数据处理系统,结合实际案例分析其应用场景及优势所在。
15 2
|
1月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
1月前
|
存储 消息中间件 大数据
Go语言在大数据处理中的实际应用与案例分析
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理中的实际应用,通过案例分析展示了Go语言在处理大数据时的优势和实践效果。文章首先介绍了大数据处理的挑战与需求,然后详细分析了Go语言在大数据处理中的适用性和核心技术,最后通过具体案例展示了Go语言在大数据处理中的实际应用。
|
1月前
|
数据采集 运维 数据挖掘
API电商接口大数据分析与数据挖掘 (商品详情店铺)
API接口、数据分析以及数据挖掘在商品详情和店铺相关的应用中,各自扮演着重要的角色。以下是关于它们各自的功能以及如何在商品详情和店铺分析中协同工作的简要说明。
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL Serverless
高顿教育:大数据抽数分析业务引入polardb mysql serverless
高顿教育通过使用polardb serverless形态进行数据汇总,然后统一进行数据同步到数仓,业务有明显高低峰期,灵活的弹性伸缩能力,大大降低了客户使用成本。
|
2月前
|
API
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)
GEE案例分析——利用sentinel-3数据计算空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)
105 0
|
3月前
|
数据挖掘
离线大数据分析的应用
离线大数据分析的应用
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
Azure Databricks实战:在云上轻松进行大数据分析与AI开发
【4月更文挑战第8天】Databricks在大数据分析和AI开发中表现出色,简化流程并提高效率。文中列举了三个应用场景:数据湖分析、实时流处理和AI机器学习,并阐述了Databricks的一体化平台、云原生弹性及企业级安全优势。博主认为,Databricks提升了研发效能,无缝集成Azure生态,并具有持续创新潜力,是应对大数据挑战和加速AI创新的理想工具。
36 0
|
13天前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
利用Hive与Hadoop构建大数据仓库:从零到一
【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理,而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统,通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建,为企业决策和创新提供支持。
51 1