当今计算能力的巅峰及其发展
当今时代，计算能力正处于前所未有的高度，并持续快速增长。过去三十年间，计算机经历了显著的演变和进步，尤其是在数据处理速度和多任务处理能力方面。
试想一下，如果将任务分散到多台计算机上并行执行，性能提升将会多么惊人？ 这就是分布式计算的魅力，它如同计算机之间的协同合作。
或许您会好奇，为何要探讨分布式计算？ 因为它与 亚马逊弹性MapReduce (Elastic MapReduce, 简称EMR) 密切相关。亚马逊云服务(AWS)的EMR服务正是利用分布式计算的原理，在云端高效处理和分析海量数据。
借助亚马逊EMR，您现在可以在S3等存储实例上，运用您选择的分布式处理框架，轻松分析和处理庞大的数据集。
亚马逊EMR的工作机制
首先，数据被导入到数据存储中，例如 Amazon S3、DynamoDB 或其他 AWS 存储平台。 这些平台都与 EMR 具有良好的集成性。
接下来，您需要选择一个大数据框架，对数据进行处理和分析。有多种框架可供选择，如 Apache Spark、Hadoop、Hive 和 Presto 等。您可以根据实际需求选择合适的框架，并将其上传至您所选择的数据存储。
EMR 创建 EC2 实例的集群，这些实例可以并行处理和分析数据。您可以根据需要配置节点的数量和其他参数。
主存储会将数据和所选的框架分配到这些节点，数据块在这些节点上被独立处理，然后再将处理结果进行汇总。
当所有处理任务完成后，您可以终止集群，释放所有已分配的计算资源。
亚马逊EMR的优势
任何规模的企业，都倾向于选择具有成本效益的解决方案。那么，为何不考虑经济实惠的亚马逊EMR呢？它能够简化在 AWS 上运行各类大数据框架的复杂性，提供了一种便捷的方式来进行数据处理和分析，同时还能节省开支。
- 弹性： 从 “Elastic MapReduce” 这个名称就可以看出，亚马逊EMR具有出色的弹性。这意味着您可以根据实际需求，手动或自动调整集群的大小。例如，您可能最初只需要 200 个实例来处理数据，但在几小时后可能需要 600 个。因此，当您需要快速适应需求变化的可扩展性时，亚马逊EMR 是理想的选择。
- 数据存储： 亚马逊 EMR 可以与 Amazon S3、Hadoop 分布式文件系统、Amazon DynamoDB 或其他 AWS 数据存储无缝集成。
- 数据处理工具： 亚马逊 EMR 支持包括 Apache Spark、Hive、Hadoop 和 Presto 在内的多种大数据框架。更重要的是，您还可以利用这些框架运行深度学习和机器学习算法及工具。
- 经济高效： 与其他商业产品不同，亚马逊EMR允许您仅按小时为所使用的资源付费。此外，您还可以选择适合您预算的不同定价模型。
- 集群定制： 该框架允许您自定义集群中的每个实例。此外，您还可以将大数据框架与适合的集群类型配对。例如，Apache Spark 和基于 Graviton2 的实例可以组成优化的 EMR 性能组合。
- 访问控制： 您可以利用 AWS Identity and Access Management (IAM) 工具来控制 EMR 中的权限。例如，您可以允许特定用户编辑集群，而其他用户只能查看集群状态。
- 集成： EMR 可以与所有其他 AWS 服务无缝集成。借助这一功能，您可以在 EMR 中获得虚拟服务器的强大功能、强大的安全性、可扩展的容量和分析能力。
亚马逊EMR的用例
1. 机器学习
使用亚马逊EMR中的机器学习和深度学习功能来分析数据。例如，在健康相关数据上运行各种算法，以跟踪多种健康指标，如体重指数、心率、血压、脂肪百分比等，这对开发健身追踪器至关重要。这些都可以在 EMR 实例上更快、更高效地完成。
2. 执行大型数据转换
零售商通常会提取大量的数字数据来分析客户行为并改善业务。 同样，亚马逊EMR 将能够高效地提取大数据并使用 Spark 执行大型数据转换。
3. 数据挖掘
想要处理需要很长时间才能处理的数据集吗？ 亚马逊 EMR 专门用于复杂数据集的数据挖掘和预测分析，尤其是在非结构化数据的情况下。 此外，其集群架构非常适合并行处理。
4. 研究目的
利用名为亚马逊 EMR 的经济高效的框架来完成您的研究。 由于其可扩展性，您在 EMR 上运行大型数据集时很少会遇到性能问题。因此，该框架非常适合大数据研究和分析实验室。
5. 实时流处理
亚马逊EMR的另一个主要优势是支持实时流处理。使用亚马逊EMR上的 Apache Kafka 和 Apache Flink，可以构建可扩展的实时流数据管道，用于在线游戏、视频流、流量监控和股票交易等应用。
EMR 与 Amazon Glue 和 Redshift 的区别
AWS EMR 与 Glue
Amazon EMR 和 Amazon Glue 这两项强大的 AWS 服务在数据处理方面都备受青睐。
Amazon Glue 可以快速高效地从各种来源提取数据、转换数据并将其加载到数据仓库，而 Amazon EMR 可以帮助您使用 Hadoop、Spark、Hive 等处理大数据应用程序。
简而言之，AWS Glue 可让您收集和准备数据以供分析，而 Amazon EMR 可让您处理这些数据。
EMR 与 Redshift
设想一下，您可以不断地浏览数据并轻松查询它。 SQL 是您经常用来执行此操作的工具。 同样，Redshift 提供优化的在线分析处理服务，可以使用 SQL 轻松查询大量数据。
在存储数据时，您可以使用 S3 和 DynamoDB 等第三方存储提供商访问高度可扩展、安全且可用的 Amazon EMR。 相比之下，Redshift 有自己的数据层，允许您以柱状格式存储数据。
亚马逊EMR的成本优化方法
1. 使用格式化数据
数据越大，处理时间就越长。 直接将原始数据输入集群会使事情变得更加复杂，需要更多时间来找到您想要处理的部分。
因此，使用格式化数据能够节省搜索和聚合时间，因为格式化数据附带有关列、数据类型、大小等的元数据。此外，通过利用数据压缩技术来减小数据大小，因为处理较小的数据集相对更容易。
2. 使用经济实惠的存储服务
利用经济高效的主存储服务可以降低您的主要 EMR 支出。 Amazon S3 是一种简单且经济实惠的存储服务，用于保存输入和输出数据。 其即用即付模式仅针对您使用的实际存储空间收费。
3. 选择适当的实例大小
使用具有适当大小的实例可以显著减少在 EMR 上的花费。 EC2 实例通常按秒计费，价格随其大小而变化。但无论您使用 0.7 倍大型集群还是 0.36 倍大型集群，管理它们的成本都是相同的。 因此，与使用多台小型机器相比，有效地利用大型机器更具成本效益。
4. 使用竞价型实例
竞价型实例是以折扣价购买未使用的 EC2 资源的绝佳选择。 与按需实例相比，这些实例更便宜，但不是永久性的，因为当需求增加时，这些资源会被收回。 因此，它们适合容错应用，但不适合长时间运行的作业。
5. 使用自动缩放
自动缩放功能可以避免集群规模过大或过小。 这使您可以根据工作负载在集群中选择正确的实例数量和类型，从而优化成本。
总结
云和大数据技术在不断发展，为您提供无尽的工具和框架供您学习和使用。 亚马逊EMR 恰好是这样一个同时利用大数据和云的平台，因为它简化了运行大数据框架来处理和分析海量数据的复杂性。
为了帮助您开始使用EMR，本文向您展示了 EMR 是什么、它的优势、工作原理、用例以及具有成本效益的方法。
接下来，您可以继续了解有关 AWS Athena 的相关信息。