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。
作者|吴建阳 翁建清 策划|褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台,用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群,用于大规模数据处理、分析,使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源,一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商,查询其官网发行版本记录,能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日,当是时
相信作为 Spark 的粉丝或者平时工作与 Spark 相关的同学大多知道,Spark 3.0 在 2020 年 6 月官方重磅发布,并于 9 月发布稳定线上版本,这是 Spark 有史以来最大的一次 release,共包含了 3400 多个 patches,而且恰逢 Spark 发布的第十年,具有非常重大的意义。
一面数据原有的技术架构是在线下机房中使用 CDH 构建的大数据集群。自公司成立以来,每年都保持着高速增长,业务的增长带来了数据量的剧增。
Hadoop 目前是数据处理的标准工具,其核心组件包含了HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源调度平台)、
赵轩,高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品,为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设,业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下,腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度,提升系统承载能力和降低单位成本,包括对 Barad 业务在容器化占比提升,跨 az 容灾能力建设,资源利用率优化这些方面,因 Barad 业务量级庞大,如何保障大量级数
数据仓库的数据体系严格、治理容易,业务规模越大,ROI 越高;数据湖的数据种类丰富,治理困难,业务规模越大,ROI 越低,但胜在灵活。
随着业务的高速发展和实时计算的迭代,业务对实时计算的需求越来越多,对实时任务的稳定性要求也越来越高。对实时计算平台而言,底层调度系统及计算引擎的稳定性、高可用性就变的十分重要。本文主要围绕作业帮实时计算平台底层调度系统,从背景现状、目标与挑战、方案设计以及未来规划等几方面来展开。
本期热点产品 弹性 MapReduce 本期腾讯云EMR于作业诊断能力重磅增强,通过控制台提供用户泛hadoop组件中应用层原生明细信息、作业及Hive查询的日志现场,简化了用户应用层异常排查的操作过程。同时推出配置对比、扩容指定配置组、标签分账、磁盘检查更新等功能,优化了集群运维管理体验,并显著提升资源管理的便捷性。 Elasticsearch Service 本期腾讯云ES重磅推出了自治索引,通过实时跟踪业务压力变化,能够动态、稳定的调整分片数与滚动周期,实现一站式索引全托管!同时,也推出了索引管理可视
李阳良,一面数据大数据部门负责人,九年互联网工作经验,对后台开发、大数据技术接触比较多。
Cloudera数据平台(CDP)是Cloudera的最新大数据产品。Apache HBase和Phoenix作为CDP平台的一部分。这两个组件以3种形态提供:
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后,是每天万亿级新增音乐内容和行为数据,PB数据量级的数据计算服务。
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
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
多个开启 kerberos 的 hadoop 集群之间要做通信(跨集群的数据迁移等),因为 Kerberos 原因无法正常进行,本文档说明了多 kerberos 集群下做跨域认证的方法。
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。
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的。
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。
本文以Cluster-A跨域去访问Cluster-B中的服务为例。配置完成后,Cluster-A在获取到本集群KDC授予的TGT(Ticket Granting Ticket)后,能够跨域访问Cluster-B中的服务。本文配置的跨域互信是单向的,即Cluster-B无法跨域访问Cluster-A上的服务,如果需要实现双向跨域互信,按照同样的方法交换配置即可。 在两个集群在emr-header-1节点上,执行 hostname 命令获取hostname。在emr-header-1节点的/etc/krb5.conf文件中获取realm。本文使用的两个集群信息示例如下:
自建开源大数据平台会随着企业数据的增长遇到:性能慢、扩容周期长、平台稳定性差、运维难、投入成本高等问题。在这里我们将从 EMR 的简介、EMR与自建Hadoop对比优势、自建迁移上云的实践案例来介绍 EMR 是如何解决这些问题的。
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。
EMR的某些客户的数据仓库使用EMR-Hive存储,presto连接hive快速ad-hoc查询,但是有些场景下不同的业务部门有各自不同的使用presto查询需求,多EMR-Presto集群共享EMR-Hive集群配置方案可以满足这种需求。
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“HDFS存储空间使用率持续高于阈值”的告警事件
在上一章我们学习了EMR集群的监控和报警功能,其实EMR集群还有很多功能会经常用到,我带着大家一起去了解一些其他的常用操作吧!
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:
一、业务背景: 业务方需要搭建一套hbase集群,数据来源是hive表。 集群数据规模:每天4.5kw个key,420亿条左右数据,平均每个key每天1000个记录。每天总数据量1.2T左右,3备份需要存储2年约2.5P。 为响应公司业务上云,通过腾讯云上EMR搭建hbase集群。hive集群是在IDC机房,和普通集群迁移相比,这涉及到跨机房、跨集群的数据迁移,以及hive表数据到hbase集群数据的转换。 二、技术方案步骤 1、IDC机房与EMR网络的联通性验证
从2003年的SARS到如今全球正在经历的COVID-19,每一次重大公共卫生事件的发生,都会对医疗信息化的发展带来一个新的刺激。尤其像我国这样的人口大国,医院需要面对的诊疗压力、经营压力都在逐年增加,必须依靠先进的数字化手段找出有助于临床分析、诊疗辅助的有用信息,以满足临床、管理、科研流程业务和对数据的分析利用需求,增强医院整体竞争优势,促进医、教、研各方面的快速发展。
Apache Sqoop是一种用于在Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具。http://sqoop.apache.org/
EMR产品文档中说明,当集群的存储资源不足时,可通过控制台对Core节点(Core为存储数据及计算的节点,Task为纯计算节点,不存储数据)进行扩容。当集群的计算资源充足仅需要扩容存储资源时就是本文的场景。
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“内存使用率持续高于阈值”的告警事件
引言 虎牙是中国第一家上市的游戏直播公司,旗下产品包括知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等,产品覆盖PC、Web、移动三端。其中,游戏直播平台虎牙直播月活达1.5亿。 如何借助于海量业务数据将全平台的优质内容与终端用户更智能、高效地连接起来,为公司运营和业务发展提供更为有效的数据能力支撑,是虎牙大数据团队(下面简称虎牙)过去和未来一直需要深入思考和探索的重要使命。为了达成以上愿景,虎牙选择与腾讯云EMR团队合作,接入大数据云端解决方案。 本文将通过案例解读,带大家深入了
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ 单盘空间使用率持续高于阈值”的告警事件
虎牙是中国第一家上市的游戏直播公司,旗下产品包括知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等,产品覆盖PC、Web、移动三端。其中,游戏直播平台虎牙直播月活达1.5亿。
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“CPU利用率连续高于阈值”的告警事件
2022年,搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目,其中大数据业务整体都迁移了腾讯云,上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果,达到了预期的降本增效目标。
目前云平台逐渐火热起来,国内如:阿里云、腾讯云、华为云等平台,国外如:AWS、Azure、Google GCP等平台,都有不少用户,并在持续的增加中。
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ DataNode 发生full GC ”的告警事件
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ 单盘IO设备利用率持续高于阈值”的告警事件
作为韩国最大、世界第三大在线零售商,GS 的日营业额大约为 700 万美元。对于该公司而言,一旦 IT 基础架构停机,后果不堪设想,因此其采用赛门铁克提供的一套解决方案来保护宝贵的应用程序。取得的成果是:韩国服务器性能提高了20%;恢复时间目标降低了 50%;备份和故障切换速度得到显著提高;只用 10 分钟就可以解决数据库问题(而以前需要 1 个小时)。 将家庭购物模式引入韩国 在一个几乎没有邮购购物传统的国度,GS Home Shopping(以前称为LG Home Shopping)开创了先河。GS
数据量爆发式增长的今天,数字化转型成为IT行业的热点,数据需要更深度的价值挖掘,应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境,例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
问题现象:emr控制台“集群监控”-->“集群事件”里会出现“ NameNode 发生full GC ”的告警事件
Flume 是一个分布式的日志收集系统,它可以将应用服务器产生的日志、消息中间件 (比如 kafka) 的消息等其他数 据串联起来发送到指定的存储以供数据分析使用。EMR 是腾讯云提供的托管 Hadoop 服务,相比自建 hadoop 集群 EMR 提供了完善的集群管理、服务监控、安全管理、以及存储分离等特性,区别于自建 EMR 在计算存储分离方便 做了大量优化工作以降低在使用 Hadoop 相关服务时候的成本,本文核心介绍如何使用 Flume、EMR、对象存储
Druid是目前非常流行的一款高性能的、分布式列存储的实时OLAP框架,有比较多的用户需要部署该框架解决他们的业务问题。
EMR用户常常会将使用不同资源管理系统的组件混合部署在同一个集群,这样会出现资源竞争的情况。若各组件资源超额配置,可能有机器宕机的风险。本文将从案例分析来聊聊混部集群资源配置需要注意的事项
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异,不断推陈出新,在各种场景下有不同引擎的价值:flink擅长于实时数据集成/实时计算;spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习;presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析;clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析,tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎,考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期(test,adhoc,prod,backfil
1 拷贝如下脚本内容至需要安装的客户机,保存为 emr-install-clients.sh:
HDFS的元数据信息存储在NameNode数据目录(由配置项“dfs.namenode.name.dir”指定)中的FsImage文件中。standby NameNode会周期将已有的FsImage和JournalNode中存储的Editlog合并生成新的FsImage,然后推送到active NameNode的数据目录。这个周期由HDFS的配置项“dfs.namenode.checkpoint.period”指定,默认为3600秒,即1个小时。如果active NameNode数据目录的FsImage没有更新,则说明HDFS元数据合并功能异常,需要修复
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus(Flink) 进行实时计算服务分享给大家~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云