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E-MapReduce

简介

EMR构建于云服务器ECS上，基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark，让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理数据。EMR还可以与阿里云其他的云数据存储系统和数据库系统（例如，阿里云OSS和RDS等）进行数据传输。

EMR的SmartData组件是EMR Jindo引擎的主要存储部分，为EMR各个计算引擎提供统一的存储优化、缓存优化、计算缓存加速优化和多个存储功能扩展。

E-MapReduce的用途

以往在使用Hadoop和Spark等分布式处理系统时，您通常需要执行如下步骤。

EMR使用流程

在上述使用流程中，真正跟用户的应用逻辑相关的是步骤8_{10，而步骤1}7都是前期准备工作，但这些前期准备工作都非常冗长繁琐。E-MapReduce提供了集群管理工具的集成解决方案，例如，主机选型、环境部署、集群搭建、集群配置、集群运行、作业配置、作业运行、集群管理和性能监控等。通过E-MapReduce，您可以从繁琐的集群构建相关的采购、准备和运维等工作中解放出来，只关心自己应用程序的处理逻辑即可。

此外，E-MapReduce还为您提供了灵活的搭配组合方式，您可以根据自己的业务特点选择不同的集群服务。例如，如果您的需求是对数据进行日常统计和简单的批量运算，则可以只选择在E-MapReduce中运行Hadoop服务；如果您有流式计算和实时计算的需求，则可以在Hadoop服务基础上再加入Spark服务。

E-MapReduce的组成

E-MapReduce的核心是集群。E-MapReduce集群是由一个或多个阿里云ECS实例组成的Hadoop、Flink、Druid、ZooKeeper集群。以Hadoop为例，每个ECS 实例上通常都运行了一些daemon进程（例如，NameNode、DataNode、ResouceManager和NodeManager），这些daemon进程共同组成了Hadoop集群。

例如，下图是一个包含Master节点、Core节点和Task节点的Hadoop集群和Gateway集群。

EMR部署架构

Master节点，部署了Hadoop的主节点服务，包括HDFS NameNode、HDFS JournalNode、ZooKeeper、YARN ResourceManager和HBase HMaster等服务，可以根据集群的使用场景，选择高可用集群或非高可用集群。测试环境可以选择非高可用集群，生产环境建议选择高可用集群。高可用集群可以选择2个或3个Master节点，当选择2个Master节点时，HDFS JournalNode和ZooKeeper会部署在Core的emr-worker-1节点。生产环境建议创建高可用集群时选择3个Master节点。 Core节点，部署了HDFS DataNode和YARN Nodemanager，用于HDFS数据的存储和YARN的计算，不可以弹性伸缩。 Task节点，部署了YARN NodeManager，用于YARN计算，可以通过弹性伸缩的方式灵活扩容或缩容。 Gateway集群，部署了Hadoop的客户端文件，您可以通过Gateway提交作业，避免直接登录集群产生的安全和客户端环境隔离问题。您需要先创建Hadoop集群，然后创建Gateway集群关联至Hadoop集群。

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