Hadoop存储与计算分离实践

在云栖大会的分享中，阿里云E-MapReduce团队的余根茂探讨了传统集群与云上集群部署的实践。虽然直接的分享内容细节未在提供的知识库资料中展示，我们可以根据E-MapReduce相关的技术文档和指南，概述从这些资源中可以推断出的关键实践点，帮助理解云上集群部署的优势和步骤。

1. 云上集群部署优势

• 弹性伸缩：与传统集群相比，云上E-MapReduce集群能快速按需扩展资源，应对突发的数据处理需求。
• 成本效益：仅需为实际使用的计算和存储资源付费，避免了传统集群中固定投资和运维成本。
• 集成服务：无缝集成阿里云其他服务如OSS、RDS等，简化数据迁移和处理流程。
• 高可用性：云平台自动保障服务的高可用性和容灾能力，减少业务中断风险。

2. 部署实践步骤概览

2.1 准备工作

• 账号与服务开通：确保拥有阿里云账号并开通E-MapReduce服务。
• 网络规划：设计VPC网络布局，确保EMR集群与相关数据库或存储服务（如RDS、OSS）位于同一VPC内，或配置正确的网络连接方式。

2.2 创建与配置ECS实例

• 创建ECS实例：选择匹配地域、可用区及ESSD云盘，以优化性能。
• RAM角色配置：创建ECSForEMRGatewayRole角色，并授权访问EMR、OSS、DLF等服务的权限。
• 安装EMR-CLI与部署Gateway客户端：通过SSH登录ECS，安装EMR命令行工具并部署EMR Gateway客户端，以便于管理集群。

2.3 数据迁移与处理

• 元数据同步：备份并导入Hive元数据，确保新旧集群间数据一致性。
• Flume双写配置：设置Flume以实现新旧集群数据同步，控制分区表写入时机。
• 实时流处理：使用PyFlink或Spark Streaming处理Kafka实时数据，进行高效的数据分析。

2.4 网络与安全

• VPC与安全组：确保EMR集群与数据库在同一安全组内，对于云下资源，采用高速通道或EIP保证安全传输。
• 访问控制：配置必要的RAM策略和安全组规则，保护集群免受未授权访问。

3. 优化与监控

• 性能调优：根据作业类型调整资源配置，利用OSS参数优化文件操作效率。
• 监控与维护：利用阿里云监控服务跟踪集群健康状况，实施定期备份和日志管理策略。

通过上述步骤，用户可以基于阿里云E-MapReduce构建起高度可扩展、成本效益且易于管理的云上大数据处理平台，充分体现了云上集群部署的灵活性与效率。