EMR Overview

• 知识点：EMR是可简化大数据框架运行的托管集群平台，能以可扩展且具成本效益的方式处理和分析大量数据，应用于大数据分析、数据处理、机器学习、数据湖和数据仓库等场景。
• 注意事项：根据业务需求选择合适的使用场景，评估是否适合用EMR处理大数据。

EMR Components

• 知识点：包含负责协调集群等的主节点、运行HDFS并能处理数据的核心节点、仅处理数据的任务节点、可访问S3数据的EMRFS，以及支持分布式数据处理的Apache Spark/Hadoop等框架。
• 注意事项：了解各节点功能，合理配置节点以满足业务需求，注意不同框架的特点和适用场景。

EMR Cluster Creation

• 知识点：集群类型有手动配置和终止的按需集群、可降低成本的使用Spot实例的集群、可长期处理作业的持久集群。可通过AWS管理控制台、CLI或SDK启动集群，并需指定软件应用、实例类型等配置。
• 注意事项：根据业务需求和预算选择合适的集群类型，仔细配置启动参数，避免因配置不当导致资源浪费或性能问题。

Data Storage and Access

• 知识点：EMR可通过EMRFS与S3集成读写数据，S3常作为存储各种格式数据集的数据湖，传统Hadoop设置中虽用HDFS存储数据，但EMR中常用S3替代。
• 注意事项：合理规划数据存储位置，考虑数据格式和访问频率等因素，确保数据在S3和EMR之间的安全传输和高效访问。

Security

• 知识点：EMR通过IAM角色访问AWS资源，需为实例和用户配置角色，还支持数据静态加密和传输加密，可使用Kerberos认证，可在VPC中运行增强网络安全。
• 注意事项：严格按照最小权限原则配置IAM角色和策略，根据数据敏感性选择合适的加密方式，正确配置Kerberos和VPC。

Scaling and Performance

• 知识点：EMR支持基于工作负载的自动扩展，可指定节点数量进行扩展，应根据工作负载选择合适的EC2实例类型，可使用Spot实例降低非关键工作负载成本，需根据作业需求和资源利用率确定集群规模。
• 注意事项：准确评估工作负载，设置合理的自动扩展策略，避免因过度扩展或扩展不及时影响性能或增加成本。

EMR Monitoring & Logging

• 知识点：可使用CloudWatch监控集群性能和健康，EMR集成CloudWatch Logs捕获应用日志，Ganglia可提供集群范围指标。
• 注意事项：设置合理的监控指标和告警阈值，定期查看日志以排查问题，及时发现和解决集群性能瓶颈。

EMR and Data Processing Frameworks

• 知识点：支持Apache Spark、Apache Hive、Apache HBase、Presto和Apache Drill等大数据处理框架，各框架有不同特点和适用场景。
• 注意事项：根据业务需求选择合适的框架，了解框架间的兼容性和集成方式，合理配置框架参数以提高性能。

Cost Optimization

• 知识点：使用Spot实例、实例舰队可优化成本，实例舰队可定义按需实例和Spot实例的组合。
• 注意事项：考虑Spot实例的中断风险，合理配置实例舰队比例，平衡成本和可用性。

Integration with Other AWS Services

• 知识点：可与AWS Glue、Amazon Redshift、Amazon RDS/DynamoDB、AWS Lambda等服务集成，实现数据预处理、数据仓库、读写数据库、事件驱动架构等功能。
• 注意事项：了解各服务的集成方式和数据交互流程，确保数据在不同服务间的一致性和安全性。

Best Practices for AWS EMR

• 知识点：应根据工作负载和性能选择合适的实例类型和大小，结合按需实例和Spot实例优化成本，自动终止不用的集群避免成本浪费。
• 注意事项：持续监控和评估集群使用情况，及时调整资源配置和优化策略。

Advanced Topics

• 知识点：EMR Studio是数据科学家和分析师创建和运行笔记本的开发环境，EMR Notebooks支持PySpark、SparkSQL等，方便数据探索和分析。
• 注意事项：掌握笔记本的使用方法和技巧，注意数据安全和权限管理。

Cluster Management

• 知识点：可通过AWS管理控制台、CLI或SDK来创建EMR集群，配置节点类型、数量、实例类型等参数，还能进行启动、停止、重启等操作，并可使用EMR自动引导操作进行自定义配置。
• 注意事项：要根据工作负载需求合理配置集群资源，避免资源浪费或不足；记录集群的配置信息，便于后续维护和故障排查。

Applications

• 知识点：EMR支持多种大数据应用框架，如Apache Hadoop用于分布式存储和处理大规模数据，Apache Spark用于内存计算等。
• 注意事项：要根据具体业务需求选择合适的应用框架，不同框架版本可能存在兼容性问题，需关注官方文档和升级说明。

Pricing

• 知识点：EMR定价基于EC2实例使用量、数据存储（如Amazon S3）和数据处理量。可选择不同实例类型和购买方式，如按需实例、预留实例、Spot实例等。
• 注意事项：根据工作负载的特点和预算选择合适的实例类型和购买方式；要监控资源使用情况，避免超出预算。

Security

• 知识点：可通过IAM角色为EMR集群和相关服务授予最小权限；支持SSL加密、AWS KMS加密数据，还可使用Kerberos实现身份验证和授权。
• 注意事项：定期更新加密密钥，确保密钥安全；要遵循最小权限原则，合理配置权限。

Scaling

• 知识点：可手动或自动扩展EMR集群，自动扩展可基于CloudWatch指标或自定义策略，还可配置动态扩展策略，根据集群负载自动调整节点数量。
• 注意事项：要设置合理的扩展阈值和冷却时间，避免频繁扩展；监控集群的性能指标，确保扩展策略有效。

Integration

• 知识点：EMR可与S3无缝集成，作为数据存储；与Redshift可进行数据迁移和分析；与RDS可存储元数据等；与DynamoDB可进行实时数据读写。
• 注意事项：要确保各服务之间的网络连接和权限配置正确；考虑数据传输的性能和成本。

Data Storage

• 知识点：EMR可直接读写S3数据，HDFS用于集群本地存储，DynamoDB可用于存储结构化或半结构化数据。
• 注意事项：要根据数据访问模式和性能需求选择合适的存储方式；注意数据的一致性和完整性。

Monitoring and Logging

• 知识点：可使用CloudWatch监控EMR集群的资源使用、任务执行等指标，通过CloudTrail记录API调用，还可配置应用级别的日志。
• 注意事项：要合理设置监控指标和告警阈值，及时发现问题；定期清理和备份日志。