Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
现在混迹技术圈的各位大佬，谁还没有听说过“大数据”呢？提起“大数据”不得不说就是Google的“三架马车”：GFS，MapReduce，Bigtable，分别代表着分布式文件系统、分布式计算、结构化存储系统。可以说这“三架马车”是大数据的基础。
集群是弹性 MapReduce（ EMR ）提供托管 服务的基本单元，也是用户使用和管理 EMR 服务的主要对象。本文为您介绍通过腾讯云官网控制台，快速创建 EMR 集群。
上一节我们讲到了大数据的存储 ： https://cloud.tencent.com/developer/article/1878422
RDD(Resilient Distributed Datasets)，弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建。
spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别
亚马逊Web服务的弹性MapReduce是一项基于Hadoop的实施，它可允许你运行大型的预处理工作，如格式转换和数据聚合等。虽然我们可以选择很多的编程语言来对这些任务进行编码，但是时间紧张的开发人员更需要一个能够最大限度减少编码开销的编程框架。Mrjob、 Dumbo 以及 PyDoop 是三个基于Python可满足以上需求的弹性MapReduce框架。 那么，为什么诸如Java或Apache Pig之类的流行编程语言无法胜任这项任务呢？亚马逊的弹性MapReduce（EMR）任务一般都是采用Java语言
Hadoop是大数据的基础框架模型，处理大数据，不应只谈偏向业务环境的大数据（如超市买婴儿尿不湿同时还应该推荐啤酒的经典案例），作为解决方案经理，技术是不能缺少的，否则存在忽游的嫌疑。：） 做解决方案经理，技术+业务，个人理解，技术应占到60%，业务占到40%，说到业务其实客户比我们更懂，因此技术非常重要。前面我们讲到过大数据的环境搭建，今天我们用单台云主机（或自建vmware虚机）进行Hadoop所有组件的实际应用，再次加深大数据的技术底蕴。
确定地域：EMR集群搭建的地理位置，由于集群是通过公网访问，一般建议选择接近企业所在位置，网络传输效率会更快。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
Spark是基于内存的计算框架，性能要优于Mapreduce，可以实现hadoop生态圈中的多个组件，是一个非常优秀的大数据框架，是Apache的顶级项目。One stack rule them all 霸气。
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容
大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
前言：上一篇我们了解了EMR集群的搭建，也了解到了集群节点的基本规格和硬件配置，那么本篇我们将学习一些集群的一些常用操作，比如集群的扩容、缩容以及COS对象存储的开启等一些注意事项。
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN在容器环境中的优化与实践。
导语 | 传统HADOOP生态系统使用YARN管理/调度计算资源，该系统⼀般具有明显的资源使⽤周期。实时计算集群资源消耗主要在⽩天，而数据报表型业务则安排在离线计算集群中。离在线业务分开部署的首要问题就是资源使用率低，消耗成本⾼。随着业务的增⻓和突发的报表计算需求，为了解决为离线集群预留资源，腾讯云EMR团队和容器团队联合推出Hadoop Yarn on Kubernetes Pod，以提⾼容器资源使用率，降低资源成本，将闲时容器集群CPU使⽤率提升数倍之多。本文主要介绍HADOOP资源调度器YARN
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
一、Spark 的5大优势： 1. 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2. 通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。 3. 与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。 4. 方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。 5. 借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
Hadoop 使用 HDFS 来解决分布式数据问题，MapReduce 计算范式提供有效的分布式计算。
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。将Hadoop MapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。 过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理
Spark适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理,迭代计算,交互式查询，流处理，通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
引言 随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。 近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR
不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。
不同于 MapReduce 将中间计算结果放入磁盘中，Spark 采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘 IO，并通过并行计算 DAG 图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快 100 倍。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。 1 解决问题的层面不一样 首先，Hadoop 和 Apache Spark 两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop 实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop 还会索引
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨一起看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
谈到大数据，相信大家对 Hadoop 和 Apache Spark 这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是停留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合，计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战：
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
作者颜卫，腾讯高级后台开发工程师，专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度，有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 大数据的发展历史 大数据技术起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，分布式文件系统GFS、分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable，俗称"三驾马车"。在论文发表后，Lucene开源项目的创始人Doug Cutting根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。并在20
说到大数据，就不得不说Hadoop和 Spark，Hadoop和 Spark作为大数据当前使用最广泛的两种框架，是如何发展的，今天我们就追根溯源，和大家一起了解一下Hadoop和 Spark的过去和未来；在Hadoop出现之前，人们采用的是典型的高性能 HPC workflow，它有专门负责计算的compute cluster，cluster memory很小，所以计算产生的任何数据会存储在storage中，最后在Tape里进行备份，这种workflow主要适用高速大规模复杂计算，像核物理模拟中会用到。
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版 大快DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）
解决问题的层面不一样 Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题，是一个分布式数据基础设施。 HDFS，它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，通过将块保存到多个副本上，提供高可靠的文件存储。 MapReduce，通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型，可以在一个由几十台上百台的机器上并发地分布式处理大量数据集，而把并发、分布式和故障恢复等细节隐藏。 Hadoop复杂的数据处理需要分解为多个Job（包含一
Hive：Hadoop刚开始出来的时候，使用的是hadoop自带的分布式计算系统 MapReduce，但是MapReduce的使用难度较大，所以就开发了Hive。Hive的出现解决了MapReduce的使用难度较大的问题，Hive的运行原理是将HQL语句经过语法解析、逻辑计划、物理计划转化成MapReduce程序执行。
在开始讲Spark运行的整体架构之前，先来讲讲为什么会有Spark？这个框架被设计出来是要解决什么问题的？
随着大数据技术架构的演进，存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本，按需调度计算资源的诉求，正在成为越来越多人的选择。相较 HDFS，数据存储在对象存储上可以节约存储成本，但与此同时，对象存储对海量文件的写性能也会差很多。
在进行了解spark 和 mapReduce的区别时，看到一个大佬所讲：人们在 Spark 出现之后，才开始对 MapReduce 不满。原来大数据计算速度可以快这么多，编程也可以更简单。而且 Spark 支持 Yarn 和 HDFS，公司迁移到 Spark 上的成本很小，于是很快，越来越多的公司用 Spark 代替 MapReduce。也就是说，因为有了 Spark，才对 MapReduce 不满；而不是对 MapReduce 不满，所以诞生了 Spark。真实的因果关系是相反的。这里有一条关于问题的定律分享给你：我们常常意识不到问题的存在，直到有人解决了这些问题。
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
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