emr使用
\2. 登陆集群
本步骤将指导您如何登录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。
\3. 上传数据到HDFS
本步骤将指导您如何将自建数据上传到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.txtb.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 886397722c. 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
\4. 使用hive创建表
本步骤将指导您如何使用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;\5. 对表进行操作
本步骤将指导您如何使用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。
使用阿里云Elasticsearch快速搭建智能运维系统
\1. 创建资源
- 在页面右侧，单击创建资源，创建本次实验资源。Elasticsearch集群创建过程需要30分钟，请您耐心等待。
说明：您可以在云产品资源列表查看已创建的资源信息，例如：IP地址、用户名、密码和资源所在地域等。
\2. 登录集群
- 在右侧远程桌面中打开浏览器，复制左侧云产品资源中提供的阿里云子用户名称和密码登录控制台。
- 复制如下阿里云Elasticsearch控制台地址至浏览器地址栏，登录Elasticsearch控制台。
说明：您可以在云产品资源列表查看已创建的资源信息，例如：IP地址、用户名、密码和资源所在地域等。
https://elasticsearch-cn-hangzhou.console.aliyun.com说明:
本次实验已开通阿里云Elasticsearh6.8版本，仅做本次场景体验使用，如需作为测试环境或生产环境使用，可选择其他更高版本。
\3. 登录Kibana，开启自动创建索引功能
- 在右侧概览页面Elasticsearch区域中，单击集群管理。
- 在Elasticsearch实例列表中，单击实例ID。
- 在左侧导航栏，选择配置与管理 > 可视化控制。
- 在Kibana区域中，单击修改配置。
- 开启Kibana私网访问，此变更过程需等待3-5分钟。
- 返回上级页面，在Kibana区域中，单击公网入口。
- 复制左侧云产品资源列表下的Elasticsearch登录名和Elasticsearch登录密码，至Kibana登录页面的账号和密码，单击登录。
- 在登录成功页面，单击Explore on my own。
- 在左侧导航栏，单击Dev Tools（开发工具），再单击Go to work。
- 在Console页签下，执行如下命令，开启阿里云ES实例的自动创建索引功能。
PUT _cluster/settings
{
"persistent": {
"action.auto_create_index": "true"
}
}
开启成功后，结果如下。
{
"acknowledged" : true,
"persistent" : {
"action" : {
"auto_create_index" : "true"
}
},
"transient" : { }
}\4. 使用Metricbeat采集ECS上的系统数据
- 返回阿里云Elasticsearch管理控制台，单击Beats数据采集 > 创建采集器。
- 在创建采集器窗口中，单击Metricbeat。
- 在系统弹出的确定服务授权对话框，单击确认，授权创建服务关联角色。
- 在采集器配置向导中，输入或选择采集器信息，复制左侧云产品资源列表下的Elasticsearch登录名和Elasticsearch登录密码，至用户名密码。
- 在metricbeat.yml中末尾添加如下脚本，单击下一步。
metricbeat.modules:
- module: system
metricsets:
- cpu
- load
- memory
- network
- process
- process_summary
- uptime
- socket_summary
- core
- diskio
- filesystem
- fsstat
enabled: true
period: 10s
processes: ['.*']
cpu.metrics: ["percentages"]
core.metrics: ["percentages"]- 选择采集器安装的ECS实例。
启动采集器并查看采集器安装情况，此生效过程需等待3~5分钟。
- 单击启动。启动成功后，系统弹出启动成功对话框。
- 单击前往采集中心查看，在采集器管理区域中，查看启动成功的Metricbeat采集器，等待采集器状态变为已生效1/1。
- 返回Kibana页面，在左侧导航栏，单击Dev Tools（开发工具）。
- 在Console页签下，执行如下命令，查看索引。
GET _cat/indices?v索引创建成功后，结果如下。
- 在左侧导航栏，单击Dashboard，搜索[Metricbeat System] Overview。
- 单击进入[Metricbeat System] Overview页面，再单击Host Overview，可查看监控仪表板。
\5. 使用Filebeat采集ECS上的Nginx服务数据
- 返回阿里云Elasticsearch管理控制台 > Beats数据采集中心。
- 在创建采集器区域，将鼠标移至Filebeat上，单击ECS日志。
- 在采集器配置向导中，输入或选择采集器信息。完成后，单击下一步。
在填写Filebeat文件目录处，填写如下路径：
/var/log/nginx/
- 在filebeat.yml中更改如下脚本。
在第24行enabled更改为true。
在第28行更改paths：
- /var/log/nginx/*.log
- 单击下一步，选择采集器安装的ECS实例。
- 启动采集器并查看采集器安装情况，此生效过程需等待3~5分钟。
- 单击启动。启动成功后，系统弹出启动成功对话框。
- 单击前往采集中心查看，在采集器管理区域中，查看启动成功的Filebeat采集器，等待采集器状态变为已生效1/1。
- 返回Kibana页面，在左侧导航栏，单击Dev Tools（开发工具）。
- 在Console页签下，执行如下命令，查看索引。
GET _cat/indices?v索引创建成功后，结果如下。
- 在左侧导航栏，单击Discover，点击选择filebeat，可查看采集的数据详情。
