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EMR(弹性MapReduce)入门之EMR的创建和的销毁(二)

3:EMR计费方式: a:按量计费。即所有节点的设备全部按量计费的模式,该模式的好处随时释放。 b:包年包月。所有节点采用包年包月的计费模式。 创建的时候,可以选择对应的 EMR 版本。注意:EMR 版本会定期,类似 EMR-V1.3.1、EMR-V2.0.1、EMR-V2.1.0。每一个版本上捆绑的组件和组件的版本都固定的。 一旦选择了 EMR 某个版本创建,该使用的 EMR 版本和组件版本不会自动,例如选 EMRV2.0.1 版本,那么 Hadoop 就一直保持在2.7.3,Spark 就一直保持在2.2.1。 后续如果版本到了EMR-V2.1.0,Hadoop 到了2.8.4,Spark 到了2.3.2也不会影响到已经创建出来的。只有新的才会使用新的镜像。 当您通过数据迁移的方式版本的时候,例如从 EMR-V2.0.1 EMR-V2.1.0,为防止一些不兼容,环境变化等,请务必测试需要迁移的任务,保证在新的软件环境中能正常运行。

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腾讯云 EMR 常见问题100问 (持续更新)

python2和python3,如果不怎么修改为python3, 另外在控制台创建完EMR可以直接使用,需要做其他操作么? usrlocalservicespark和usrlocalservicehadoop 拷贝到机器上试试 2018.11.25增补 问题10:请问客户要扩容master节点配置(内存)的话直接在CVM就可以了吧 备份节点和master节点的配置要保持一致? 答;控制台最好,备份节点和master节点最好保持一致,其他节点不需要保持一致 问题11:请问一下咱们可以直接使用节点提交任务到吧? 不需要额外的client机器 答:的,master可以提交,其他节点也可以。 问题12:master云机配置做了(8C32G),但emr的前端显示为什么还旧的(4C16G)? 答:直接搭建个thriftserver就可以实现 问题18:客户新建了一个EMR 查询出来有9台机器,最后这两台这个中的吗?

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    Spark 3.0新特性在FreeWheel核心业务数据团队的应用与实战

    比如 EMR 有一个大版本的,从 5.26 到最新版 6.2.0,底层的 Hadoop 也从 2.x 到 3.2.1,Scala 只能支持 2.12 等等。 其中最主要的两类数据分别预测数据和历史数据:预测数据会根据用户历史广告投放情况进行算法分析和学习来得到未来预测情况,在此基础上向客户提供有价值的数据分析结果,比如广告投放健康,广告位足够,当前的广告售卖合理等等信息 dfs.datanode.max.transfer.threads = 16384不确定 EMR 的过程中修改过 HDFS 连接数的默认参数。 周边相关依赖包包括但不限于 scalstest, scalacheck, scalaxml 到 2.12 对应的版本其他相关调整资源分配算法调整整体使用的内存在 3.0 后有明显的降低 Python 到 3.x5为什么既能提性能又能省钱?我们来仔细看一下为什么到 3.0 以后可以减少运行时间,又能节省的成本。

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    如何构建智能湖仓架构?亚马逊工程师的代码实践来了 | Q推荐

    如果只有 1,那么当滚动的时候,就不能对外提供服务了;最小的 ISR(in-sync replicas)最多设置为 RF - 1,不然也会影响的滚动;当客户端连接 Broker 节点时, 如果 CPU 利用率过高,触发报警,则可以通过以下几种方式来扩展 MSK :垂直扩展,通过滚动进行替换。每个 Broker 的替换大概需要 10-15 分钟的时间。 当然,替换内所有机器,要根据实际情况做选择,以免造成资源浪费;横向拓展,Topic 增加分区数;添加 Broker 到,之前创建的 Topic 进行 reassign Partitions, 重分配会消耗资源,当然这可控的。 以亚马逊云科技产品栈为例,实现存算分离后,数据在 S3 上存储,EMR一个计算一个无状态的数据。而数据与元数据都在外部,简化为无状态的计算资源,用的时候打开,不用的时候关闭就可以。

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    EMR(弹性MapReduce)入门之初识EMR(一)

    下面的图便EMR的系统架构图:image.png经过上图我们可以看出: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。 可靠Master 节点容灾设计,备节点秒拉起,保障大数据服务可用性。完善的监控体系建设,您可以通过短信渠道秒感知组件及任务的运行异常状况。 支持分析存放于 COS 的高存储耐久性的 PB 数据。默认开启回收站功能。 五、EMR产品功能----弹性伸缩分钟创建:通过控制台数分钟就可创建一个安全、稳定的云端托管 Hadoop 。 分钟扩缩容:仅需数分钟即可对现有 EMR 进行平滑扩缩容,以适应互联网业务需求的快速变化。API 支持:支持通过 API 方式便捷的在程序中创建、扩缩容、销毁 EMR

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    EMR入门学习之EMR初步介绍(一)

    一、EMR简介----Elastic MapReduce(EMR腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务,提供了便捷的 Hadoop 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 如下图所示为EMR系统架构图:EMR架构图.jpg二、EMR产品优势----1、灵活与传统的本地化部署的Hadoop对比,EMR只需几分钟即可获得一个安全可靠的 Hadoop ,以运行 Hive 2、可靠Master 节点容灾设计,备节点秒拉起,保障大数据服务可用性。完善的监控体系建设,您可以通过短信渠道秒感知组件及任务的运行异常状况。 支持分析存放于 COS 的高存储耐久性的 PB 数据。默认开启回收站功能。 腾讯云品质的安全加固服务为 EMR 提供一体化的安全服务,涵盖网络防护、入侵检测、漏洞防护等。4、易用可以响应业务需求创建不同版本的分析 COS 上的同一份数据。

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    QQ音乐PBClickHouse实时数据平台架构演进之路

    日均新增万亿数据,规模达到上万核CPU,PB数据量。整体实现秒的实时数据分析、提取、下钻、监控数据基础服务,大大提高了大数据分析与处理的工作效率。 以性能表现突出的单表为例,使用单表100G,3亿行数据,规模8核20G*3,简单的查询在毫秒完成,复杂查询秒,查询速度较Presto、SparkSQL提3-6倍,较Hive提30-100倍。 ClickHouse架构系统技术攻克点面对上万核规模、PB的数据量,经过QQ音乐大数据团队和腾讯云EMR双方技术团队无数次技术架构优化,性能优化,逐步形成高可用、高性能、高安全的OLAP计算分析平台 基于Superset的自助数据分析可视化平台Apache Superset(孵化)一个现代的、企业的商业智能Web应用程序,为业务提供处理PB数据的高性能的OLAP在线数据分析服务,提供丰富的数据可视化 在推荐场景下, QQ音乐灵活地选用腾讯EMR产品中的HBase组件,使用多个组件协作,用于支持标签存储的频繁更新与读取,满足不同大数据业务场景的需求。

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    QQ音乐PBClickHouse实时数据平台架构演进之路

    日均新增万亿数据,规模达到上万核CPU,PB数据量。整体实现秒的实时数据分析、提取、下钻、监控数据基础服务,大大提高了大数据分析与处理的工作效率。 以性能表现突出的单表为例,使用单表100G,3亿行数据,规模8核20G*3,简单的查询在毫秒完成,复杂查询秒,查询速度较Presto、SparkSQL提3-6倍,较Hive提30-100倍。 ClickHouse架构系统技术攻克点 面对上万核规模、PB的数据量,经过QQ音乐大数据团队和腾讯云EMR双方技术团队无数次技术架构优化,性能优化,逐步形成高可用、高性能、高安全的OLAP计算分析平台 基于Superset的自助数据分析可视化平台 Apache Superset(孵化)一个现代的、企业的商业智能Web应用程序,为业务提供处理PB数据的高性能的OLAP在线数据分析服务,提供丰富的数据可视化 在推荐场景下, QQ音乐灵活地选用腾讯EMR产品中的HBase组件,使用多个组件协作,用于支持标签存储的频繁更新与读取,满足不同大数据业务场景的需求。

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    EMR入门学习之创建EMR(二)

    弹性 MapReduce( EMR )提供托管 服务的基本单元,也用户使用和管理 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 。 配置降调整等方面的区别,见如下表格的对比: 图片.png2、地域、可用区域选择目前支持的地域有:广州、上海、北京。 3、网络为保证 EMR 的安全性,我们将各节点放入了一个私有网络中,您需要设置一个私有网络以保证 EMR 的正确创建。如果现有的网络不合适,您可以去控制台新建私有网络或者新建子网。 EMR-UI快捷入口密码:EMR提供了UI快捷入口,帮助用户查看各种状态。快捷入口将采用该密码进行合法验证。 说明:若按量付费会立刻开始创建。请耐心等待,创建会需要几分钟时间。若包年包月,则会先生成订单,在支付完成订单以后才会开始创建。

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    腾讯云基于Alluxio优化计算存储分离架构的最佳实践

    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密型场景提性能5%-40%,下面就让我们来一探究竟 早期的技术架构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: 1. 数据孤岛 如今,企业拥有PB数据已经成为常态,EB数据时代也将很快到来。 ,其具体应用场景及特点如下: 特点 EMR-HDFS EMR-COS EMR-CHDFS 存储空间 规模相关 海量 海量 可靠性 高 高 高 元数据效率 快 慢 快 弹性效率 中 高 高 数据本地化 从压测结果可以看到,在大部分场景下能优化性能,特别IO密型,优化性能5%-40%。 3. 五、总结 从上述的压测结果看到,一方面有效的降低了带宽峰值和总带宽,从而降低带宽成本,加速访问;另一方面,IO密型场景下的性能也有不少提,能更好的支持IO密型场景下的业务。

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    基于Alluxio优化大数据计算存储分离架构的最佳实践

    早期的技术架构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:数据孤岛:如今,企业拥有PB数据已经成为常态,EB数据时代也将很快到来。 在EMR中都开箱即用的原生支持计算存储分离的方案,其具体应用场景及特点如下: 特点 EMR-HDFS EMR-COS EMR-CHDFS 存储空间 规模相关 海量 海量 可靠性 高 高 高 元数据效率 提供内存 IO能力:Alluxio 能够用作分布式共享缓存服务,这样与 Alluxio 通信的计算应用程序可以透明地缓存频繁访问的数据(尤其从远程位置),以提供内存 IO 吞吐率。 4.2 查询性能评估image (5).png image (6).png 从压测结果可以看到,在大部分场景下能优化性能,特别IO密型,优化性能5%-40%。 5.总结从上述的压测结果看到,一方面有效的降低了带宽峰值和总带宽,从而降低带宽成本,加速访问;另一方面,IO密型场景下的性能也有不少提,能更好的支持IO密型场景下的业务。

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    基于Alluxio优化大数据计算存储分离架构的最佳实践

    早期的技术架构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:数据孤岛:如今,企业拥有PB数据已经成为常态,EB数据时代也将很快到来。 ,其具体应用场景及特点如下:特点EMR-HDFSEMR-COSEMR-CHDFS存储空间规模相关海量海量可靠性高高高元数据效率快慢快弹性效率中高高数据本地化高低低带宽成本低高高网络风暴低高中 元数据操作效率高 提供内存 IO能力:Alluxio 能够用作分布式共享缓存服务,这样与 Alluxio 通信的计算应用程序可以透明地缓存频繁访问的数据(尤其从远程位置),以提供内存 IO 吞吐率。 4.2 查询性能评估 从压测结果可以看到,在大部分场景下能优化性能,特别IO密型,优化性能5%-40%。 5.总结从上述的压测结果看到,一方面有效的降低了带宽峰值和总带宽,从而降低带宽成本,加速访问;另一方面,IO密型场景下的性能也有不少提,能更好的支持IO密型场景下的业务。

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    hbase迁移EMR实践

    为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase。hive在IDC机房,和普通迁移相比,这涉及到跨机房、跨的数据迁移,以及hive表数据到hbase数据的转换。 、具体实施1、IDC机房与EMR网络的联通性验证      需要自建EMR各个节点网络互通。 -bandwidth指定单个map的同步速度,靠控制副本复制速度实现的,大概值,由于IDC与EMR 万兆带宽,就没设置该参数。    -p, hdfs有权限设置,确定老有acl规则,要同步,检查dfs.permissions.enabled 和dfs.namenode.acls.enabled的配置新老一致,按照实际需要修改 测试获取最大版本数和在hive里查询的rowkey的个数进行对比,一致。   7、目标通过接口机和调度组件环境打通。

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    腾讯云EMR基于YARN针对云原生容器化的优化与实践

    实时计算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中。离在线业务分开部署的首要问题就资源使用率低,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 离在线混合部署模式的目的为了充分使用在线的空闲资源,尽可能减少为离线预留空闲资源的频次。 EMR弹性扩缩容模块(yarn-autoscaler)提供按负载和按时间弹性伸缩两种扩缩容方式。 同时引入的feature,必然需要存量的Haoop Yarn。操作要做到对存量业务无感知,不能影响到当天的业务。 稳定性:存量业务对Yarn后,需要重启NodeManager, 只需要重启ResourceManager。Yare的高可用特性可保证过程对业务无影响。

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    腾讯云EMR基于YARN针对云原生容器化的优化与实践

    实时计算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中。离在线业务分开部署的首要问题就资源使用率低,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 离在线混合部署模式的目的为了充分使用在线的空闲资源,尽可能减少为离线预留空闲资源的频次。EMR弹性扩缩容模块(yarn-autoscaler)提供按负载和按时间弹性伸缩两种扩缩容方式。 同时引入的feature,必然需要存量的Haoop Yarn。操作要做到对存量业务无感知,不能影响到当天的业务。 稳定性:存量业务对Yarn后,需要重启NodeManager, 只需要重启ResourceManager。Yare的高可用特性可保证过程对业务无影响。

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    EMR(弹性MapReduce)入门之组件Hue(十三)

    创建hive类型作业在创建Hive类型作业前,请确认EMR实例中已经部署了Hive组件,则作业执行将失败。 创建spark类型作业在创建Spark作业前,请确认EMR实例中已经部署了Spark组件,则作业将执行失败;将要执行的Spark作业可执行文件存放至HDFS中;在本例子中,将Spark作业可执行文件存放在 2、EMR中Hue执行报错,jar包不存在的情况。 解决方法:master节点配置,或者新增router节点跑hue任务。4、Hue访问hive权限问题详细信息:使用root用户登录hue访问hive时权限问题。 usrlocalservicehuebuildstaticdesktoparthue-login-logo-ellie解决方案:在其他上找到这个文件放在机器上。

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    EMR数据盘扩容

    EMR扩容当 EMR 计算资源、存储资源不足时,可以通过控制台对 Core 节点和 Task 节点进行扩容。 当的计算资源充足仅需要扩容存储资源时就本文的场景。 扩容背景某客户基于以上EMR产品文档中的扩容场景无法满足其需求时(仅扩容存储资源),寻求扩容数据盘相关帮助,这也EMR客户比较常见的一种场景,例如前期未规划好规模不能满足数据持续增长带来的存储资源需求或先购买较低规模后随需求进行扩容等 通常来说为了保证EMR的统一稳定、便于管理,中同类型的节点都保持一致的规格。存储资源亦如此,如果仅对单台机器进行扩容数据盘则可能会导致数据不均衡,所以建议的通过扩容新的节点来增添资源。 以 devvdb 为例, XFS 文件系统执行以下命令: xfs_growfs devvdb df -TH确认扩容成功参考文献云硬盘扩容EMR扩容

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    被热捧的云原生,和大数据怎么结合才能驱动商业?

    在常规情况下可能不会频繁地创建,但数据在云上的时候,我的数据可能在云存储,在需要的时候分钟拉起一个去计算,计算完成后去释放这个,这时工业化交付就变得相当重要,即使你一个常驻,对日常的管控和运维也工业化交付的一部分 第一种传统模式,传统模式下可以完全保留IDC整个下的架构,整个不存在弹性节点,通过云上EMR提供的引导程序和程序,可以大幅降低使用整个Hadoop的运维问题,同时云上EMR还针对云存储做了大量内核层面的优化 第二种模式计算存储分离模式,在这种模式下整个数据在云存储,需要计算的时候,可以分钟拉起一个上千节点的进行计算,算完之后释放掉,或者说维持在较小的规模,需要的时候分钟扩容到较大的规模。 第三种混合云方案,在IDC还没有迁移到云上的时候,可以通过VPN或者专线将IDC环境和云环境打通,打通后在云上构建EMR,通过EMR识别IDC文件系统和元数据方式,快速扩展IDC自建的算力 EMR

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    Flink 实践教程:进阶1-维表关联

    流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 大数据产品生态体系的实时化分析利器,基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业实时大数据分析平台 进入 Oceanus 控制台 ,点击左侧【管理】,点击左上方【创建】,具体可参考 Oceanus 官方文档 创建独享 。创建 MySQL 实例进入 MySQL 控制台 ,点击【新建】。 登录 弹性 MapReduce 控制台 ,选择【列表】>【新建】,开始新建,具体可参考 创建 EMR 。 新建时,需选择安装 HBase 组件。数据准备:登录 EMR节点,通过 HBase Shell 命令进入 HBase 实例数据库,并新建表,手动插入数据。 具体如何使用维表可参考 内置维表参考列表 本例统计的各个班年龄大于等于18岁,并且成绩大于等于90分的人数,无实际业务用途。

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    被热捧的云原生,和大数据怎么结合才能驱动商业?

    在常规情况下可能不会频繁地创建,但数据在云上的时候,我的数据可能在云存储,在需要的时候分钟拉起一个去计算,计算完成后去释放这个,这时工业化交付就变得相当重要,即使你一个常驻,对日常的管控和运维也工业化交付的一部分 第一种传统模式,传统模式下可以完全保留IDC整个下的架构,整个不存在弹性节点,通过云上EMR提供的引导程序和程序,可以大幅降低使用整个Hadoop的运维问题,同时云上EMR还针对云存储做了大量内核层面的优化 第二种模式计算存储分离模式,在这种模式下整个数据在云存储,需要计算的时候,可以分钟拉起一个上千节点的进行计算,算完之后释放掉,或者说维持在较小的规模,需要的时候分钟扩容到较大的规模。 第三种混合云方案,在IDC还没有迁移到云上的时候,可以通过VPN或者专线将IDC环境和云环境打通,打通后在云上构建EMR,通过EMR识别IDC文件系统和元数据方式,快速扩展IDC自建的算力 EMR

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      弹性 MapReduce

      弹性MapReduce (EMR)结合云技术和  Hadoop等社区开源技术,提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端托管 Hadoop 服务。您可以在数分钟内创建安全可靠的专属 Hadoop 集群,以分析位于集群内数据节点或 COS 上的 PB 级海量数据……

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