一、AWS EMR 简介
- AWS EMR 是 Amazon Web Services 的托管 Hadoop 框架，它简化了在云中处理大规模数据的过程。EMR 支持基于 Hadoop、Spark、Presto 和其他大数据技术的分布式计算框架。
- 主要特性和优势
- 弹性伸缩：根据工作负载的需要自动扩展或收缩计算集群。
- 安全性：支持数据加密和访问控制，满足对敏感数据的安全性需求。
- 便捷性：提供简单易用的界面和工具，方便用户快速创建和管理集群。
- AWS EMR 的使用案例
- 大数据分析和处理
- 数据湖和数据仓库构建
- 机器学习模型训练
二、开始使用 AWS EMR
设置 EMR 集群
- 选择适当的实例类型和数量
- 配置启动脚本和引导操作
- 配置集群选项
- 配置存储选项，如 S3 存储桶和 HDFS
- 选择要安装的应用程序和框架
- 启动和访问 EMR 集群
- 通过控制台、AWS 命令行工具或 SDK 启动集群
- 访问集群的 Web 接口和主节点
三、在 AWS EMR 上处理数据
AWS EMR 上的数据存储选项
- S3 存储桶
- HDFS
- 使用 EMR 应用程序进行数据处理
- Hive 和 Presto 进行 SQL 查询
- Spark 进行数据处理和机器学习
- Hadoop MapReduce 进行分布式计算
- 与其他 AWS 服务集成
- Athena 进行交互式查询
- Redshift 进行数据仓库集成
四、管理和监控 AWS EMR
集群管理和扩展
- 使用 Auto Scaling 自动调整集群规模
- 添加或删除实例组
- 监控集群性能和健康状况
- 使用 CloudWatch 监控集群指标
- 查看日志和事件以了解集群运行状况
- 故障排除常见问题
- 检查日志文件和错误报告
- 了解常见故障并采取相应措施
五、AWS EMR 的安全性和合规性
数据加密和访问控制
- 使用密钥管理服务对数据加密
- 配置 IAM 角色和权限以控制对集群和数据的访问
- AWS EMR 安全最佳实践
- 实施网络安全措施
- 定期对集群进行安全扫描和评估
- EMR 部署的合规性考虑
- 遵守行业标准和法规要求
- 跟随 AWS 的安全最佳实践和合规性要求
六、通过 AWS EMR 进行成本优化
了解 EMR 的定价模型
- 了解实例和存储的计费方式
- 了解任务的计费方式，如按需、预留和抢占式实例
- EMR 工作负载的成本优化策略
- 选择合适的实例类型
- 配置高效的存储和任务调度策略
- 通过预留实例和抢占式实例实现成本节约
- 使用预留实例以获取更高的折扣
- 使用抢占式实例来降低成本，适用于临时和周期性工作负载
结合以上内容，我们看一个AWS SAA 的考试题目：
Question: Which data storage options are supported on Amazon EMR for storing data processed by its applications?
A) Amazon RDS
B) Amazon DynamoDB
C) Amazon S3
D) Amazon Redshift
Answer: C) Amazon S3
Explanation: Amazon EMR supports data storage options such as Amazon S3 and HDFS. Amazon RDS, Amazon DynamoDB, and Amazon Redshift are not directly supported for storing data processed by EMR applications. Amazon S3 is often used as a data lake for storing large volumes of data that can be processed by EMR clusters.
注：以上题目来自题库网站：https://www.examshoot.com
