通用配置 通用配置中的安全模式适用于需要对E-MapReduce数据开发运行的作业进行权限管理的场景。开启安全模式后，需要在运行集群的用户管理中添加提交作业的EMR用户，详情请参见 管理用户。在开启安全模式的项目中提交作业时，阿里云账号以...
通过本教程，您可以了解如何使用DataWorks和EMR Serverless Spark产品组合进行大数据开发和分析，并通过用户画像分析案例体验DataWorks在数据集成、数据开发和运维中心模块方面的相关能力。案例介绍 为了更好地制定企业经营策略，现需要从...
阿里云E-MapReduce支持使用倚天云服务器构建开源大数据集群。适用客户 全网用户 新增功能/规格 阿里云E-MapReduce（简称EMR）支持使用倚天云服务器构建开源大数据集群。与现有X86架构实例体验完全相同的情况下，具有更高的性价比，帮助用户...
Mapper:MapReduce数据处理的第一个阶段，在这里处理每条记录并生成相应的键值对。Reducer:Mapper生成的中间输出到Reducer，Reducer对其进行处理并生成最终输出，然后将其保存在MaxCompute表中。创建成功后，在编辑界面开发Java程序。Java...
应用场景 E-MapReduce目前提供了三种大数据存储系统，E-MapReduce OssFileSystem、E-MapReduce HDFS和E-MapReduce JindoFS，其中OssFileSystem和JindoFS都是云上存储的解决方案，下表为这三种存储系统和开源OSS各自的特点。特点 开源OSS E-...
应用场景 E-MapReduce目前提供了三种大数据存储系统，E-MapReduce OssFileSystem、E-MapReduce HDFS和E-MapReduce JindoFS，其中OssFileSystem和JindoFS都是云上存储的解决方案，下表为这三种存储系统和开源OSS各自的特点。特点 开源OSS E-...
2022-08-05 使用EMR-CLI自定义部署Gateway环境 07月 功能名称 功能概述 发布时间 相关文档 EMR Doctor E-MapReduce Doctor（简称EMR Doctor）是E-MapReduce产品自研的面向开源大数据集群的智能运维诊断系统。2022-07-25 E-MapReduce Doctor...
大数据量情况下，E-MapReduce Druid对内存要求比较高，尤其是Broker和Historical节点。E-MapReduce Druid本身资源不受YARN管控，在多服务运行时容易发生资源抢夺。Hadoop作为基础设施，其规模通常较大，而E-MapReduce Druid集群较小，部署...
阿里云E-MapReduce（简称EMR）on ACK提供了全新构建大数据平台的方式。您可以将开源大数据服务部署在阿里云容器服务Kubernetes版（ACK）之上，利用ACK在服务部署和容器应用管理的优势，减少对底层集群资源的运维投入，以便于您可以更加专注...
使用Superset访问Hive数据库 Superset提供了SQLAlchemy以多种语言支持各种各样的数据库，包括MySQL、Oracle、PostgreSQL和Microsoft SQL Server等关系型数据库，以及Hive、Presto和Druid等大数据查询引擎。这里以E-MapReduce Hadoop集群...
阿里云E-MapReduce（简称EMR）是云原生开源大数据平台，能够为用户提供简单易集成的开源大数据解决方案。EMR on ECS集群主要构建于ECS之上，集群资源归属于用户，EMR提供基于该资源的半托管云服务能力，用户对集群拥有完全的管理操作权限，...
阿里云EMR Workbench是一个综合性的大数据分析和开发环境，作为阿里云E-MapReduce的一部分，它提供了EMR Notebook和EMR Workflow两个核心功能。通过EMR Workbench，您可以轻松进行数据开发，以及交互式数据分析，并设计复杂的数据处理工作...
EMR Serverless Spark 开启公测，公测期间可免费使用 适用客户 全网用户 新增功能/规格 EMR Serverless Spark是一款云原生，专为大规模数据处理和分析而设计的全托管Serverless产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、...
EMR Serverless Spark产品正式商业化...适用客户 全网用户 新增功能/规格 EMR Serverless Spark是一款云原生，专为大规模数据处理和分析而设计的全托管Serverless产品，于2024年9月14日开启商业化。产品文档 EMR Serverless Spark商业化公告
阿里云E-MapReduce（简称EMR）支持使用倚天云服务器构建开源大数据集群。与现有X86架构实例体验完全相同的情况下，具有更高的性价比，帮助您降低成本并提高效率。本文为您介绍倚天云服务器的特性、优势，以及在E-Mapreduce上倚天云服务器的...
集群之间的HDFS数据迁移需要先确保网络的打通，然后再使用Hadoop DistCp工具进行迁移，具体操作请参见 E-MapReduce数据迁移方案。出现ACLs not supported on at least one file system异常，如何处理？具体报错：org.apache.hadoop.tools....
E-MapReduce（简称EMR）集群默认使用JindoCommitter加速大数据作业，解决OSS等对象存储在Spark、MapReduce等作业使用原生Hadoop JobCommitter时遇到的性能和一致性等问题。如果您不想使用默认的JindoCommitter，则可以参照本文切换为Hadoop...
本文介绍如何使用MapReduce读写JindoFS上的数据。JindoFS配置 以EMR-3.35版本为例，创建名为 emr-jfs 的命名空间，相关配置参数示例如下：jfs.namespaces=emr-jfs jfs.namespaces.emr-jfs.oss.uri=oss:/oss-bucket/oss-dir jfs.namespaces....
MapReduce 应用场景 MapReduce支持下列场景：搜索：网页爬取、倒排索引、PageRank。Web访问日志分析：分析和挖掘用户在Web上的访问、购物行为特征，实现个性化推荐。分析用户访问行为。文本统计分析：热门小说的字数统计（WordCount）、...
您可以通过创建MaxCompute MR类型节点并提交任务调度，使用MapReduce Java API编写MapReduce程序来处理MaxCompute中的大规模数据集。前提条件（可选，RAM账号需要）进行任务开发的RAM账号已被添加至对应工作空间中，并具有 开发 或 空间...
应用场景 JindoFS外部客户端实现了Hadoop文件系统的接口，在用户程序跟E-MapReduce JindoFS Namespace服务网络相通的情况下，用户可以通过JindoFS外部客户端去访问JindoFS上存储的数据，但外部客户端不能利用E-MapReduce JindoFS的数据缓存...
配置EMR集群安全组规则时，必须确保集群内所有ECS实例间内网互通，否则将影响EMR集群大数据服务。添加安全组 进入节点管理页面。登录 E-MapReduce控制台。在顶部菜单栏处，根据实际情况选择地域 和资源组。在 集群管理 页面，单击目标集群...
EMR on ECS是指在ECS上运行EMR，它将EMR的大数据处理能力与ECS的弹性灵活优势相结合，使得您能够更加便捷地配置和管理EMR集群，同时支持多种开源和自研大数据组件，适用于复杂的大数据处理和分析场景。产品架构 EMR主要由四部分组成，分别...
2024年04月01日起阿里云E-MapReduce（简称EMR）on ACK正式商业化。阿里云EMR on ACK提供了一种全新的构建大数据平台的方式。您可以将开源大数据服务部署在阿里云容器服务Kubernetes版（ACK）之上，利用ACK在服务部署和容器应用管理的优势，...
查看当前Reduce Task中Reduce Input bytes和Reduce shuffle bytes的信息，如果比其他的Task处理的数据量大很多，则说明出现了倾斜问题。如何预估Hive作业并发量的上限值？Hive作业并发量与HiveServer2的内存以及master实例个数有关系。您...
Apache Celeborn是阿里云开源的中间数据服务，旨在提升大数据计算引擎的性能、稳定性和灵活性。Celeborn设计独立于具体引擎，支持Spark、Flink、MapReduce(MR)和 Tez，并且是目前最流行的Remote Shuffle Service的实现。Celeborn架构 ...
此方式和使用HDFS的方式是一致的，区别在于，E-MapReduce会用到Multipart方式上传大文件，会上传文件碎片到OSS的碎片管理中，所以您不仅要删除OSS文件管理中的作业残留文件，还需将OSS碎片管理中的文件碎片清理一次，否则会产生数据存储...
HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种Hadoop分布式文件系统，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问，可以在处理海量数据（TB或PB级别以上）的同时最大可能的降低成本。HDFS适用于大规模数据的分布式读写，特别是读多写少的场景...
该规格类型使用本地HDD数据盘作为StarRocks存储，适合于数据量极大的场景，能够有效降低整体存储成本，但对存储I/O性能的要求相对较低。变更范围 当前规格 可变更规格 标准规格 内存增强型 网络增强型 内存增强型 标准规格 网络增强型 网络...
本文以开发WordCount MapReduce作业为例，为您介绍如何通过MaxCompute Studio编写MapReduce程序及生成JAR包，并在MaxCompute客户端上运行MapReduce作业。前提条件 请确认您已满足如下条件：已安装并配置MaxCompute客户端。详情请参见 安装...
Tez是Apache构建在Hadoop之上的支持分布式DAG（Directed Acyclic Graph）的计算框架，支持通过复杂的DAG描述并处理大数据任务。背景信息 Tez主要使用在Apache Hive中，作为Hive的一种运行时引擎，可以优化Hive SQL的查询引擎。与Hive On MR...
EMR上可以支持将数据存放在阿里云OSS中，在大数据量的情况下将数据存储在OSS上会大大降低使用的成本，EMR集群主要用来作为计算资源，在计算完成之后可以随时释放，数据在OSS上，同时也不用再考虑元数据迁移的问题。数据共享。使用统一的...
背景信息 Job Committer是MapReduce和Spark等分布式计算框架的一个基础组件，用来解决分布式任务写数据的一致性问题。Jindo Job Committer是阿里云E-MapReduce针对OSS场景开发的高效Job Committer，基于OSS的Multipart Upload接口，支持OSS...
背景信息 Job Committer是MapReduce和Spark等分布式计算框架的一个基础组件，用来解决分布式任务写数据的一致性问题。Jindo Job Committer是阿里云E-MapReduce针对OSS场景开发的高效Job Committer，基于OSS的Multipart Upload接口，支持OSS...
EMR-3.42及后续版本或EMR-5.8.0及后续版本的集群，支持OSS-HDFS（JindoFS服务）作为数据存储，提供缓存加速服务和Ranger鉴权功能，使得在Hive或Spark等大数据ETL场景将获得更好的性能和HDFS平迁能力。本文为您介绍E-MapReduce（简称EMR）...
背景信息 Job Committer是MapReduce和Spark等分布式计算框架的一个基础组件，用来解决分布式任务写数据的一致性问题。Jindo Job Committer是阿里云E-MapReduce针对OSS场景开发的高效Job Committer，基于OSS的Multipart Upload接口，支持OSS...
背景信息 Job Committer是MapReduce和Spark等分布式计算框架的一个基础组件，用来解决分布式任务写数据的一致性问题。Jindo Job Committer是阿里云E-MapReduce针对OSS场景开发的高效Job Committer，基于OSS的Multipart Upload接口，支持OSS...
背景信息 Job Committer是MapReduce和Spark等分布式计算框架的一个基础组件，用来解决分布式任务写数据的一致性问题。Jindo Job Committer是阿里云E-MapReduce针对OSS场景开发的高效Job Committer，基于OSS的Multipart Upload接口，支持OSS...
背景信息 目前Shuffle方案缺点如下：Shuffle Write在大数据量场景下会溢出，导致写放大。Shuffle Read过程中有大量的网络小包导致Connection reset问题。Shuffle Read过程中存在大量小数据量的IO请求和随机读，对磁盘和CPU造成高负载。对于...
Apache Druid是一个分布式内存实时分析系统，用于解决如何在大规模数据集下快速的、交互式的查询和分析问题。基本特点 Apache Druid具有如下特点：支持亚秒级的交互式查询。例如，多维过滤、Ad-hoc的属性分组和快速聚合数据。支持实时的...