E-MapReduce(简称“EMR”)

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。

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。

产品优势
开源生态:提供高性能、稳定版本Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka、HBase、Presto、Impala、Hudi等开源大数据组件,客户可根据场景灵活搭配使用

引擎优化:多引擎性能优化,如Spark SQL较开源版本提升6倍。采用JindoFS+OSS,保证数据可靠性基础上,性能大幅提升

便捷运维:在阿里云控制台和OpenAPI方便地对集群、节点和服务进行监控和运维操作。助您大幅提升运维工作效率,让数据工程师更专注于业务开发

节约成本:集群资源可自动按需匹配,您只需要按实际使用量付费,减少资源浪费成本。支持阿里云抢占式实例、预留实例券(RI),进一步降低成本

弹性资源:可以灵活调整集群资源,在数分钟内创建出基于云服务器 ECS、容器 ACK的集群,快速响应业务需求

安全可靠:通过 VPC 和安全组设置集群网络安全策略,支持Kerberos身份认证和数据加密,使用Ranger数据访问控制。支持数据加密,保证数据安全

目录
相关文章
|
弹性计算 分布式计算 安全
使用资源编排服务(ROS)轻松玩转E-MapReduce(EMR)
前言 如果您还没有听说过资源编排服务(ROS),那么恭喜您,本文将带您走进一个新的世界,学习资源管理的新姿势。 当您在使用E-MapReduce(EMR)时,是否想过使用OpenAPI或者是SDK来创建实例?是否为太多的参数感到困扰,为不一样的参数名称形态看到困惑?尤其是要通过代码管理整个实例的生命周期感到烦恼? 但您本不该为此烦恼,不是吗? 其实您只是想创建若干个资源,您不想关心应该调用
1238 0
|
分布式计算 Hadoop Apache
Alibaba Cloud E-MapReduce vs AWS EMR vs. Azure HDInsight
Big Data is among the biggest IT trends of the last five years. Maintaining a sufficiently large infrastructure for analytics is a major challenge for Big Data.
3345 0
|
分布式计算 大数据 Hadoop
E-MapReduce上如何升级EMR-Core
本文档将介绍如何将老集群的EMR-Core升级到最新版本 什么是EMR-Core EMR-Core是E-MapReduce集群上支持Hadoop生态组件读写OSS的依赖包。它提供一种高效地读写OSS数据的实现,并不断地在优化中。
2553 0
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop
Hadoop系列 mapreduce 原理分析
Hadoop系列 mapreduce 原理分析
66 1
|
4月前
|
存储 分布式计算 负载均衡
【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解(超详细)
【大数据技术Hadoop+Spark】MapReduce概要、思想、编程模型组件、工作原理详解(超详细)
165 0
|
3月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop MapReduce编程
该教程指导编写Hadoop MapReduce程序处理天气数据。任务包括计算每个城市ID的最高、最低气温、气温出现次数和平均气温。在读取数据时需忽略表头,且数据应为整数。教程中提供了环境变量设置、Java编译、jar包创建及MapReduce执行的步骤说明,但假设读者已具备基础操作技能。此外,还提到一个扩展练习,通过分区功能将具有相同尾数的数字分组到不同文件。
43 1
|
3月前
|
数据采集 SQL 分布式计算
|
4月前
|
分布式计算 Hadoop Java
Hadoop MapReduce 调优参数
对于 Hadoop v3.1.3,针对三台4核4G服务器的MapReduce调优参数包括:`mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies`设为10以加速Shuffle,`mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent`和`mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent`分别设为0.8以减少磁盘IO。
|
3月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop生态系统详解:HDFS与MapReduce编程
Apache Hadoop是大数据处理的关键,其核心包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(并行计算框架)。HDFS为大数据存储提供高容错性和高吞吐量,采用主从结构,通过数据复制保证可靠性。MapReduce将任务分解为Map和Reduce阶段,适合大规模数据集的处理。通过代码示例展示了如何使用MapReduce实现Word Count功能。HDFS和MapReduce的结合,加上YARN的资源管理,构成处理和分析大数据的强大力量。了解和掌握这些基础对于有效管理大数据至关重要。【6月更文挑战第12天】
104 0
|
3月前
|
分布式计算 Java Hadoop
简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行
简单的java Hadoop MapReduce程序(计算平均成绩)从打包到提交及运行
41 0