亚马逊AWS Amazon EMR(Elastic MapReduce)技术分享_韩小勇

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亚马逊AWS基于AWS云平台上的实时数据分析最佳实践分享

亚马逊AWS基于AWS云平台上的实时数据分析最佳实践分享1.选择合适的数据处理和存储服务：AWS提供了多种数据处理和存储服务，包括AWS Lambda、Amazon Kinesis、Amazon EMR（Elastic MapReduce）等。

根据数据量和数据处理需求的不同，选择合适的服务来实现实时数据分析。

2.使用AWS Kinesis进行数据收集和流处理：AWS Kinesis是一种可扩展的实时流处理服务，可以用于收集和处理大规模实时数据。

通过使用Kinesis，可以将数据有效地收集和传输到特定的目标，同时也可以对数据进行即时处理和实时分析。

3.使用AWS Redshift进行数据仓库：AWS Redshift是一种快速、可扩展、完全托管的数据仓库服务，可以帮助用户实现高效的数据存储和查询。

在实时数据分析中，将数据存储在Redshift中，可以快速地进行复杂的分析和查询操作。

4.使用AWS Lambda进行异步数据处理：AWS Lambda是一种无服务器计算服务，可帮助用户在不管理服务器的情况下运行应用程序代码。

通过使用Lambda，可以将实时数据处理与其他服务集成，实现异步处理和实时响应。

5.使用AWS Glue进行数据转换和ETL（Extract, Transform, Load）：AWS Glue是一种可视化的数据准备和ETL工具，可以帮助用户将数据从不同的源头提取、转换和加载到目标系统中。

在实时数据分析中，使用Glue可以轻松地处理和转换数据，准备用于进一步分析的数据集。

6.使用AWS QuickSight进行数据可视化：AWS QuickSight是一种快速、互动式的商业智能工具，可以帮助用户轻松地可视化和分析数据。

通过使用QuickSight，可以实时地生成仪表板和报表，以便快速理解和解释数据。

7.使用AWS CloudWatch进行监控和警报：AWS CloudWatch是一种监控和管理服务，可以帮助用户实时地监控各种AWS资源和应用程序。

亚马逊AWS 离线及在线数据实时分析解决方案及最佳实践

数据分析方法
• 离线分析 • 在线分析 • 交互查询
离线分析
交互查询
在线分析
数据分析面对的挑战
面对的问题：数据量
数据源
• 移动设备 • 服务器 • 其它平台
数据量
• 一个事件记录 ~ 1 KB • 500M+ 事件每天 • 500G+ 数据每天 • JSON 格式
数据分析过程
收集
存储
分析
展现
Job
Shared Amazon EMR Cluster
Job
Job
EMR常规分析方法：MapReduce
• 自定义程序
– Java Jar 程序 – Hadoop Streaming
• Java, Ruby, Perl, Python, PHP, R, or C++
Hadoop EMR
Hive & Pig
Amazon Redshift 结合现有BI工具
JDBC/ODBC
使用的驱动程序进行连接
Amazon Redshift
更快的查询性能
https:///benchmark/
在线分析
DynamoDB : 实时汇总
Kinesis
可以轻松添加，减少节点
Getting Started: /gettingstarted/latest/emr/getting-started-emr-overview.html
Long-Running Clusters
Scheduled Jobs
Data Sources
App.4 [Machine Learning]
EMR
数据存储：S3
游戏数据库

AWS大数据架构模式和最佳实践

• 批量分析
– MapReduce, Hive, Pig, Spark
• 流处理
– 微-批量: Spark Streaming, KCL, Hive, Pig – 实时: Storm, AWS Lambda, KCL
流处理
批量分析
交互式分析机器学习
分析
Amazon Machine Learning
Amazon Redshift
Impala
Pig
Streaming
Amazon Kinesis AWS Lambda
Amazon Elastic MapReduce
我应该使用什么流处理技术?
Spark Streaming Apache Storm Amazon Kinesis Client Library
44332211
Shard 1 / Partition 1
44332211
Shard 2 / Partition 2
消费者1
Count of Red = 4
Count of Violet = 4
消费者2
Count of Blue = 4
Count of Green = 4
我应该使用哪个流存储?
Amazon Kinesis
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB
流存储选项
• AWS 托管服务
• Amazon Kinesis → 流 • DynamoDB Streams → 表+流 • Amazon SQS → 队列 • Amazon SNS → 发布/订阅
• 非托管的
• Apache Kafka → 流
Amazon Kinesis
Amazon DynamoDB

DynamoDB和MongoDB分析比较

DynamoDB和MongoDB分析⽐较DynamoDB是Amazon最新发布的NoSQL产品。

本⽂在介绍DynamoDB特性的基础上，将其与SimpleDB、Cassandra和MongoDB进⾏了分析和⽐较。

DynamoDB简介在NoSQL概念⽇益⽕爆的今天，市场上⼜增加了⼀个重量级的NoSQL产品—DynamoDB，它是Amazon AWS于2012年1⽉18⽇发布的。

⼀看到这个名称，很多⼈都会想起2007年Amazon发表的Dynamo论⽂。

⼈们经常将这篇论⽂与Google的BigTable 相提并论，这在当时带来了相当⼤的影响，很多产品都借鉴了Dynamo的思想，⽐如Cassandra。

那什么是DynamoDB呢？按照AWS CTO Werner Vogels的说法：“DynamoDB是⼀个性能好、可靠⾼且具有可扩展性的NoSQL云数据库服务，DynamoDB集15年分布式⾮关系性数据库开发之精粹，⼜通过内部使⽤考验，是AWS团队精⼼打造的产品。

”本⽂将通过DynamoDB的特性、数据模型，以及API来进⾏深⼊的介绍。

从官⽅⽂档来看，DynamoDB有以下⼏个特性。

稳定的性能保证。

为了保证⾼性能，DynamoDB采⽤固态硬盘（SSD）进⾏存储，对于⼀般的请求，DynamoDB在⼗毫秒内就可以完成，⽽且处理请求的速度不会随着数据量的增加⽽减慢。

读/写流量限制预设（Provisioned Throughput）。

这个概念和我们经常接触的按带宽收费⾮常相像，⽤户必须指定对数据库的读/写带宽，Amazon会按⽤户设置的读/写带宽收费。

但与传统的带宽收费不同，⽤户可以随时通过控制台或者API更改数据库的读/写流量的限制。

⾃动扩容。

DynamoDB不会对⽤户的数据规模⼤⼩做任何限制，后台会默默地把⽤户的数据分布到各个机器上去。

强⼀致性。

⽤户可以通过参数指定要读的数据是否需要⼀致性。

这⾥需要注意的是，如果读的数据全是要求强⼀致性的话，那么在设置读流量上限时需要设置成实际读流量的两倍。

aws知识点总结

aws知识点总结AWS（Amazon Web Services）是由亚马逊公司提供的云计算服务平台，通过该平台，用户可以按需获取计算能力、存储、数据库等服务，从而节省成本，提高效率。

AWS提供了众多服务，包括计算、存储、数据库、网络、开发工具、安全和身份、分析、人工智能等，下面将对AWS的一些重要知识点进行总结。

一、计算服务1. EC2（Elastic Compute Cloud）EC2是AWS中最核心的服务之一，它提供了可扩展的虚拟服务器实例，用户可以通过EC2快速获取和启动虚拟服务器。

EC2实例可以根据需要进行弹性伸缩，用户可以根据实际需求随时调整实例的规模和性能。

2. LambdaLambda是AWS提供的无服务器计算服务，用户无需管理服务器，只需上传代码即可运行，Lambda会根据实际请求进行自动扩展。

Lambda支持多种语言，包括Node.js、Python、Java等。

3. ECS（Elastic Container Service）ECS是AWS提供的容器管理服务，用户可以在ECS上运行Docker容器，实现应用程序的快速部署和扩展。

4. EKS（Elastic Kubernetes Service）EKS是AWS提供的托管Kubernetes服务，用户可以在EKS上轻松地运行Kubernetes集群，实现容器化应用程序的部署和管理。

5. Auto ScalingAuto Scaling是AWS提供的自动扩展服务，用户可以根据实际负载情况自动调整EC2实例的规模，确保系统具有良好的稳定性和可用性。

二、存储服务1. S3（Simple Storage Service）S3是AWS提供的对象存储服务，用户可以在S3上存储和检索任意数量的数据，S3具有高可用性和高耐用性，适合存储静态文件、多媒体内容、备份数据等。

2. EBS（Elastic Block Store）EBS是AWS提供的持久化块存储服务，用户可以将EBS卷挂载到EC2实例上，用于存储应用程序数据、数据库、文件系统等。

emr用法

EMR用法
Amazon EMR（Elastic MapReduce）是一种云服务，用于处理大规模的结构化和非结构化数据。

下面是一些常见的EMR用法：
1. 数据处理和分析：EMR可以处理和分析大规模的数据集，包括文本、日志、传感器数据等。

您可以使用EMR来提取、转换和加载（ETL）数据，并使用各种数据处理和分析工具（如Pig、Hive和Spark）来执行复杂的查询和分析。

2. 机器学习和人工智能：EMR支持多种机器学习和人工智能算法，包括Apache Mahout、Apache Spark MLlib和TensorFlow等。

您可以使用EMR来构建和训练机器学习模型，并使用EMR来部署和管理这些模型。

3. 数据仓库和数据湖：EMR可以作为数据仓库和数据湖的替代品，用于存储和处理大量的数据。

您可以使用EMR 来构建数据仓库和数据湖，并使用各种数据处理和分析工具来查询和分析数据。

4. 实时数据处理：EMR支持实时数据处理，可以使用Apache Kafka和Flume等工具来收集和处理实时数据。

您可以使用EMR来构建实时数据处理管道，并使用EMR来处理和分析实时数据。

5. 容器化应用程序：EMR支持使用Amazon ECS（Elastic
Container Service）和Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）来运行容器化应用程序。

您可以使用EMR来构建和管理容器化应用程序，并使用EMR来管理和监控这些应用程序。

总之，EMR是一种功能强大的云服务，可以用于处理和分析大规模的数据集，并支持多种数据处理和分析工具、机器学习和人工智能算法、实时数据处理和容器化应用程序。

GOOGLE云计算与AMAZON云计算对比

GOOGLE云计算与AMAZON云计算对比Google云计算与Amazon云计算对比1：介绍1.1 Google云计算概述Google云计算是由谷歌公司提供的一套云计算服务，旨在帮助企业和个人进行应用程序的开发、存储和托管等操作。

Google云计算提供了丰富的计算资源、存储服务以及大数据处理等功能，是全球最大的云计算运营商之一。

1.2 Amazon云计算概述Amazon云计算是由亚马逊公司提供的云计算平台，称为亚马逊云服务（Amazon Web Services，简称AWS）。

AWS提供了一系列云计算服务，包括计算、存储、数据库、和机器学习等，为企业提供了高度可扩展的云计算基础设施。

2：云计算服务对比2.1 计算服务2.1.1 Google云计算的计算服务Google云计算提供了虚拟机实例（Google Compute Engine）和容器化应用程序托管（Google Kubernetes Engine）等计算服务。

虚拟机实例支持多种操作系统，具有灵活、可扩展的计算能力。

而容器化应用程序托管则提供了更轻量级的部署方式，能够更高效地运行应用程序。

2.1.2 Amazon云计算的计算服务Amazon云计算提供了弹性计算云（Amazon Elastic Compute Cloud，简称EC2）和Lambda无服务器计算等计算服务。

EC2提供了灵活的虚拟机实例，用户可以根据需求选择不同类型的实例。

而Lambda无服务器计算则允许用户无需管理服务器即可运行代码。

2.2 存储服务2.2.1 Google云计算的存储服务Google云计算提供了云存储服务（Google Cloud Storage），用户可以将文件以对象的形式存储在云端，提供高可靠性和高可扩展性。

此外，Google云计算还提供了云数据库（Google Cloud Spanner）和云存储桶（Google Cloud Storage Bucket）等。

亚马逊AWS大数据分析最佳实践

AWS大数据分析最佳实践
郑进佳(Kenny) 解决方案架构师亚马逊AWS
议程
• 什么是大数据？ • 大数据的挑战？
– – – – 数据产生数据收集与存储数据分析与计算数据的展现与分享
• 成功案例 • 问与答
什么是大数据？
大数据应用场景
精准营销
油气分析
及时推荐
生物传感
防病毒欺诈检测
人口统计
SQL客户端/BI工具
JDBC/ODBC
主节点
• 计算节点
– – – – 列式存储并行查询可通过 S3 加载、备份和恢复数据可从 DynamoDB 并行加载数据
载入备份恢复
10 GigE (HPC)
计算节点
计算节点
计算节点
• 支持 SSD • 支持单节点版本
使用Amazon Redshift
成本
1.6 PB 每集群 100 node dw1.8xl (3-yr RI) $180/hr
性能
– 扫描 2.25 万亿行数据花费时间: 14 分钟 – 加载50亿行数据花费时间: 10 分钟 – 回填 1500亿行数据花费时间: 9.75 小时 – Pig Amazon Redshift: 2 天到 1 小时 – 10B 加入到 7亿行中 – Oracle Amazon Redshift: 90 小时 to 8 小时
是否花太多时间管理集群和优化其性能？
EMR的好处
• 容易使用
– 几分钟 V.S. 几周
• 弹性
– 基于工作量弹性扩展集群 – 缓解规划存储和计算容量的痛苦
• Spot 实例
– 70-80% 成本优化
EMR的好处
• 可靠的

Amazon EMR 迁移指南说明书

Amazon EMR 迁移指南客户有责任对本文档中的信息进行独立评估。

本文档：(a) 仅供参考，(b) 代表 AWS 当前的产品服务和实践，如有变更，恕不另行通知，并且 (c) 不构成 AWS 及其附属公司、供应商或许可方的任何承诺或保证。

AWS 产品或服务均“按原样”提供，没有任何明示或暗示的担保、表态或条件。

AWS 对其客户的责任和义务受 AWS 协议约束，本文档不属于AWS 和客户之间签订的任何协议，亦不构成对任何此类协议的修订。

简介 (1)开启您的旅程 (3)迁移方法 (3)原型设计 (5)选择团队 (7)迁移的一般最佳实践 (9)收集需求 (11)获取本地指标 (11)成本估算和优化 (12)优化成本 (12)存储优化 (13)计算优化 (16)成本估算概述 (18)优化基于 Apache Hadoop YARN 的应用程序 (18)Amazon EMR 集群拆分方案 (21)集群特征 (21)常见集群分拆方案 (22)拆分集群的其他注意事项 (24)保护 Amazon EMR 上的资源 (25)EMR 安全最佳实践 (25)身份验证 (25)授权 (29)加密 (34)边界安全 (35)审计 (37)软件补丁 (38)软件升级 (39)常见客户使用案例 (40)数据迁移 (44)使用 Amazon S3 作为中央数据存储库 (44)持续传输大量数据 (47)连续传输事件和流数据 (50)优化基于 Amazon S3 的中央数据存储库 (51)优化成本和性能 (54)数据目录迁移 (58)Hive metastore元存储部署模式 (58)Hive metastore 元存储迁移选项 (63)EMR 上的多租户 (66)筒仓模式 (66)共享模式 (68)在 Amazon EMR 上实施多租户的注意事项 (69)Amazon EMR 上的提取、转换、加载 (ETL) (74)Amazon EMR 上的编排 (74)迁移 Apache Spark (84)迁移 Apache Hive (87)提供Ad Hoc查询功能 (95)Presto 注意事项 (95)Amazon EMR 上的 HBase 工作负载 (97)迁移 Apache Impala (102)升级 Amazon EMR 版本 (103)卓越运营的通用最佳实践 (107)测试和验证 (108)数据质量概述 (108)检查您的提取管道 (109)整体数据质量策略 (110)评估数据质量的影响 (111)有助进行数据质量检查的工具 (112)支持您的迁移 (114)AWS 专业服务 (114)AWS 合作伙伴 (116)AWS Support (117)贡献者 (118)其他资源 (119)文档修订 (120)附录 A：需求收集调查问卷 (121)安全要求 (123)TCO 注意事项 (123)附录 B：EMR Kerberos 工作流程 (124)具有单向信任机制的 KDC 的 EMR Kerberos 集群启动流程 (124)通过 Hue 访问的 EMR Kerberos 流 (126)与 HiveServer2 直接交互的 EMR Kerberos 流 (127)EMR Kerberos 集群启动流程 (128)附录 C：LDAP 配置示例 (130)Hadoop Group Mapping的示例 LDAP 配置 (130)Hue 的 LDAP 配置示例 (131)附录 D：数据目录迁移常见问题 (133)关于本指南许多客户在迁移到 Amazon EMR 时都会遇到不少问题，涉及评估、计划、架构选择以及如何满足将 Apache Spark 和 Apache Hadoop 等分析应用程序从本地数据中心迁移到新的 AWS 云环境的诸多要求。

AWS系列之一亚马逊云服务概述

AWS系列之⼀亚马逊云服务概述云计算经过这⼏年的发展，已经不再是是⼀个⾼⼤上的名词，⽽是已经应⽤到寻常百姓家的技术。

每天如果你和互联⽹打交道，那么或多或少都会和云扯上关系。

gmail、github、各种⽹盘、GAE、heroku等各种服务都属于云服务的范畴。

那么云计算的定义到底是什么？这⾥有摘⾃wiki的定义。

Cloud computing in general can be defined as a computer network which includes, computing hardware machine orgroup of computing hardware machines commonly referred as a server or servers connected through acommunication network such as the Internet, an intranet, a local area network(LAN) or wide area network(WAN).从上⾯的定义可以看出，云计算可以看做⼀个计算⽹络，其由⼀组硬件主机作为服务器，然后通过通讯⽹络连接，从⽽给其他⽤户提供各种各样的服务。

以下是云计算的⼀个概念图。

从该图中可以看出，云计算提供的服务可以分为三层，第⼀层是基础设施（Infrastructure）,第⼆层是平台（Platform）,第三层是应⽤软件（Application）。

基础设置的服务包括虚拟或实体计算机、块级存储、⽹络设施（如负载均衡，内容交付⽹络，DNS解析）等，平台的服务包括对象存储、认证服务和访问服务、各种程序的运⾏时、队列服务、数据库服务等，⽽应⽤软件的服务则包括的多了，⽐如邮件服务、代码托管服务等等。

⽤户可以通过台式电脑、⼿提电脑、⼿机、平板等各种互联⽹终端设备访问和使⽤这些服务。

其实这三层就是我们常说的IaaS（Infrastructure as a Service）、PaaS（Platform as a Service）、SaaS(Software as a Service)。

AWS Amazon Web Service 全服务介绍

AWS Relational Database Service（RDS）
RDS是一种可扩展的关系数据库的Web服务，目前可使用MySQL、Oracle、 Microsoft SQL Server、PostgreSQL和Amazon Aurora关系数据库引擎的功能。定位
RDS作为关系型数据库的Web服务，适用于需要关系型数据库的完整特性和功能的开发人员或者企业、或是希望对使用关系数据库的现有应用程序和工具进行迁移的用户。
功能
• 云桌面预安装部分应用软件，根据服务包的不同，安装系统及软件不同。 • 集成AD域 • 数据完全存于云中，不会存储在用户的终端设备上 • 采用PCoIP协议，采用交互式视频流进行数据传输 • 移动设备支持Windows和Mac计算机，iPad、 Kindle Fire和Android平板电脑等
功能
• 以虚拟机映像的形式安装在数据中心主机上 • 可创建网关缓存卷和网关存储卷，将经常读取访问的数据或近期写入和读写的数据保留在本地存储上；网关存储卷中数据先写入本地硬盘，异步同步到S3存储中 • 可对存储卷进行快照处理，并将其作为EBS快照的形式存储到S3中。新快照的存储只会存储自上次快照之后的增量数据。 • 提供虚拟磁带Gateway-VTL功能。
Amazon Elastic Block Store（EBS）
Amazon Elastic Block Store是为EC2实例提供持久性数据块级存储的服务。定位
EBS为EC2实例提供不同层级的数据块存储服务，根据不同的块存储性能提供不同的适用场景，如 EBS通用型适用于启动卷、小型到中型数据库、开发和测试；EBS预配置IOPS型适用于I/O密集型应用、关系型数据库、NoSQL数据库；EBS磁性介质适用于低频度数据访问的场景

AWS大数据解决方案48

AWS大数据解决方案48AWS大数据解决方案48Amazon Web Services（AWS）提供了许多强大的大数据解决方案，帮助企业处理和分析大规模的数据集。

下面介绍一些常用的AWS大数据解决方案。

1. Amazon S3：Amazon Simple Storage Service（S3）是一种高度可扩展且经济高效的存储服务。

它可以存储任意大小和类型的数据，包括结构化和非结构化数据。

S3还提供了保持数据安全性和可持续性的功能，以及灵活的权限控制。

它是大数据解决方案中常用的数据存储和备份选项。

2. Amazon EMR：Amazon Elastic MapReduce（EMR）是一种管理和分析大规模数据集的服务。

它基于Apache Hadoop和Apache Spark框架，提供了简化的设置和管理工具。

EMR使用户能够快速设置和管理Hadoop和Spark集群，并从中进行数据处理和分析。

它适用于大规模数据处理、日志分析和机器学习任务。

3. Amazon Redshift：Amazon Redshift是一种高度可扩展的数据仓库服务。

它专为处理大规模数据集的查询和分析而设计，可提供高性能和低延迟。

Redshift使用列式存储，它可以在数分钟内处理数TB的数据。

它还支持SQL查询，并提供了与其他AWS服务的集成，如S3和EMR。

4. Amazon Athena：Amazon Athena是一种无服务器的查询服务，用于分析数据在S3中的数据。

它使用标准SQL语言，无需预定义模式或数据转换。

用户可以根据需要运行查询，并按照所需的方式将结果存储在其他AWS服务中。

Athena适用于交互式查询和报表分析。

5. AWS Glue：AWS Glue是一种完全托管的ETL（抽取、转换和加载）服务。

它可以自动发现、分类和转换各种数据源的数据，包括S3、RDS、Redshift等。

Glue使用可视化编程界面和Python脚本，使用户能够管理和执行数据转换过程。

全球顶尖大数据公司一览

全球顶尖大数据公司一览2013-07-04 11:06 佚名国脉物联网我要评论(0)字号：T | T“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。

在大数据的帮助下，警察可以通过犯罪数据和社会信息来预测犯罪率，部分科学家通过遗传数据预测疾病的早期迹象。

可以说，现在整个行业都非常看好大数据。

以下是小编为您搜罗的全球顶尖大数据公司。

AD：2013云计算架构师峰会精彩课程曝光“大数据”近几年来可谓蓬勃发展，它不仅是企业趋势，也是一个改变了人类生活的技术创新。

在大数据的帮助下，警察可以通过犯罪数据和社会信息来预测犯罪率，部分科学家通过遗传数据预测疾病的早期迹象。

可以说，现在整个行业都非常看好大数据。

以下是小编为您搜罗的全球顶尖大数据公司。

企业名称：IBM2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。

InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。

Streams 采用内存计算方式分析实时数据。

InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

企业名称：亚马逊对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。

弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务(Amazon S3)上。

这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

亚马逊云服务收费明细

亚马逊的EC2数据中心在全球共有5个。美国有两个，分别是东部的弗吉尼亚和西部的北加利福尼亚。欧洲有一个，在爱尔兰。亚太地区还有两个，分别在东京和新加坡。EC2服务的价格幅度因云计算数据中心所处地区不同会有差别，其中以东京的最贵，新加坡的最便宜。
EC2服务的报价分四个方面：计算实例、数据传输、存储、其他增值服务。前三类构成了IaaS的主要内容，相当于客户IT部门的服务器、带宽接入和存储网络。
分类
标准的小型计算实例（Standard Small Instance）
高内存的双倍超大型计算实例（High-Memory Double Extra Large Instance）
集群计算四倍超大计算实例（Cluster Compute Quadruple Extra Large Instance）
内存
GB
GB
23 GB
处理器
1枚单核CPU，相当于1个EC2计算单元的性能
1枚4核CPU，相当于13个EC2计算单元的性能
2枚英特尔4核至强X5570CPU，相当于个EC2计算单元的性能
存储空间
160 GB
850 GB
1690 GB
平台总线
32位
64位
64位
I/O性能
普通
高
甚高（10G以太网连接）
价格（弗吉尼亚数据中心）
每月数据传入
价格
无差别计费
美元/GB
每月数据传出
GB~10TB的部分
美元/GB
10TB~50TB的部分
美元/GB
50TB~150TB的部分
美元/GB
大于150TB的部分
美元/GB
表格2
EC2互联网连接的数据传输报价
可用性区域之间和数据中心之间的数据传输成本较低，所以这两部分的的价格比较低廉甚至免费。可用性区域之间的数据传输只在数据中心内部，带宽接入成本为零，所以不向用户收费。数据中心之间的数据传输使用亚马逊公司内部网络，带宽接入成本很低，统一价格为美元/GB。

亚马逊AWS 大数据背后的一些技术(机器学习)

内容• 机器学习和数据生态系统• 智能应用举例 (包括一个反例)• Amazon Machine Learning (Amazon ML) 功能与优势• 使用Amazon ML进行开发• Q&A数据是应用基本结构的一部分前端展现和UX 移动设备后端应用和操作数据分析回溯性的分析和报告Amazon RedshiftAmazon RDSAmazon S3 Amazon EMR回溯性的分析和报告实时处理和仪表盘展示Amazon Kinesis Amazon EC2 AWS LambdaAmazon Redshift, Amazon RDSAmazon S3 Amazon EMR回溯性的分析和报告实时处理和仪表盘展示用于预测的智能应用Amazon KinesisAmazon EC2AWS LambdaAmazon Redshift, Amazon RDSAmazon S3 Amazon EMR机器学习是一种技术，可以自动发现现有数据中的模式，进而对新出现的数据进行预测。

机器学习是一种技术，可以自动发现现有数据中的模式，进而对新出现的数据进行预测。

你的数据+ 机器学习 = 智能应用基于你对一个用户的了解：这个用户会使用你的产品吗？基于你对一个用户的了解：这个用户会使用你的产品吗？基于你对一个交易订单的了解：这个订单会是一单欺诈交易吗？智能应用举例基于你对一个用户的了解：这个用户会使用你的产品吗？基于你对一个交易订单的了解：这个订单会是一单欺诈交易吗？基于你对一条新闻报道的了解：有那些相关的报道会令人感兴趣？还有一些其他例子…欺诈检测检测欺诈交易，过滤垃圾邮件，标记可疑的评论，…定制化内容推荐，预判性的内容加载，提升用户体验, …市场定位潜在客户和报价的匹配, 市场活动的选择, 交叉销售和销售提升, …内容分类文档分类, 招聘经理和应聘简历的匹配, …波动分析找出可能停止使用服务的用户, 找出可能从免费服务中升级的用户, …客户支持对用户邮件的路由进行预判, 侦听社交网络上的媒体, …亲，这个迷你四轴飞行器只要49.99美元喔!SELECT c.IDFROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customer GROUP BY c.IDHAVING o.date > GETDATE() – 30首先，我们可以将促销信息发给最近30 天有下过单的客户SELECT c.IDFROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customer GROUP BY c.IDHAVINGAND o.date > GETDATE() – 30…接着可以缩小范围，只选取买过玩具的客户SELECT c.IDFROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customerGROUP BY c.IDHAVING o.category = ‘toys’ AND(COUNT(*) > 2AND SUM(o.price) > 200AND o.date > GETDATE() – 30) )… 进一步定位到最近买过其他玩具直升飞机的客户SELECT c.IDFROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customerLEFT JOIN products pON p.ID = o.product GROUP BY c.IDHAVING o.category = ‘toys’AND ((p.description LIKE ‘%%’ AND o.date > GETDATE() - 60) OR (COUNT(*) > 2AND SUM(o.price) > 200AND o.date > GETDATE() – 30) )…不过我们还要考虑购买了四轴飞行器的客户（四轴飞行器英文quadcopter）SELECT c.IDFROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customerLEFT JOIN products pON p.ID = o.product GROUP BY c.IDHAVING o.category = ‘toys’AND ((p.description LIKE ‘%copter%’ OR (COUNT(*) > 2AND SUM(o.price) > 200AND o.date > GETDATE() – 30) )…又或者我们需要将时间拉长一些SELECT c.IDFROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customerLEFT JOIN products pON p.ID = o.product GROUP BY c.IDHAVING o.category = ‘toys’AND ((p.description LIKE ‘%copter%’ AND o.date > GETDATE() - 120) OR (COUNT(*) > 2AND SUM(o.price) > 200…再修改一下查询条件SELECT c.ID…再修改一下FROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customerLEFT JOIN products pON p.ID = o.productGROUP BY c.IDHAVING o.category = ‘toys’AND ((p.description LIKE ‘%copter%’AND o.date > GETDATE() - 120)OR (COUNT(*) > 2AND o.date > GETDATE() – 40))SELECT c.ID…再修改一下FROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customerLEFT JOIN products pON p.ID = o.productGROUP BY c.IDHAVING o.category = ‘toys’AND ((p.description LIKE ‘%copter%’OR (COUNT(*) > 2AND SUM(o.price) > 150AND o.date > GETDATE() – 40)SELECT c.IDFROM customers cLEFT JOIN orders oON c.ID = o.customerLEFT JOIN products pON p.ID = o.product GROUP BY c.IDHAVING o.category = ‘toys’AND ((p.description LIKE ‘%copter%’OR (COUNT(*) > 2AND SUM(o.price) > 150AND o.date > GETDATE() – 40)使用机器学习技术从你的数据中学习你的商业规则!为什么我们没有看到大量的智能应用?1. 机器学习专家非常稀缺2. 掌握机器学习技术非常困难3. 将数学模型转换为实际应用需要消耗大量的时间和资金目前我们面临的情况专家技术实际操作数据分析方面的科学家非常少选择很多，没有形成主流技术复杂的隐藏着错误的数据流雇用和外包的成本都很高很难使用和扩展面对客户不同的平台和API每一个选定的解决方案都需要集成众多不同方面重新发明轮子：模型生命周期管理Amazon ML介绍为开发人员打造的，简单易用的，托管机器学习服务基于Amazon内部系统的，健壮的，强大的机器学习技术基于你存储在云端的数据简历学习模型快速将学习模型部署到生产环境中易于使用，对开发者非常友好通过直观而强大的服务控制台来发现和建构学习模型– 数据获取– 模型训练, 质量校验, 调优– 部署和管理通过全功能的API和SDK来完成模型生命周期的自动化管理– Java, Python, .NET, JavaScript, Ruby, Javascript通过AWS Mobile SDK快速建构iOS ，Android智能应用强大的机器学习技术基于Amazon内部众多经过实战考验的系统不仅仅是算法:– 智能数据转换– 输入数据的质量警告以及模型的质量警告– 内置的业界最佳实践随着你的数据而增长– 可以训练高达 100 GB 的数据– 可以生成数十亿的预测结果– 可以通过批量预测或者实时预测的方式获得预测结果和AWS的数据生态系统完美集成可以访问S3, Amazon Redshift或者是RDS MySQL 数据库中的数据预测输出保存在S3上，便于和你的数据流进行集成使用AWS Identity and AccessManagement (IAM)强化访问控制策略完全托管的模型和预测服务端到端的服务，不需要对底层服务器进行管理预测模型一键部署可以通过程序获得模型的元数据，使数据获取流程自动化成为可能可以通过Amazon CloudWatch监控预测使用模式按使用量付费，非常便宜数据分析，模型训练和校验: $0.42/实例小时批量预测: $0.10/1000条实时预测: $0.10/1000条+ 每小时的容量预留费用1 2 3训练模型校验和优化进⾏行预测1 2 3训练模型校验和优化进⾏行预测- 创建Datasource对象指向你的数据- 查看并理解你的数据- 转换数据，训练模型创建Datasource对象>>> import boto>>> ml = boto.connect_machinelearning()>>> ds = ml.create_data_source_from_s3(data_source_id = ’my_datasource',data_spec= {'DataLocationS3':'s3://bucket/input/','DataSchemaLocationS3':'s3://bucket/input/.schema'},compute_statistics = True)查看，理解数据训练模型>>> import boto>>> ml = boto.connect_machinelearning()>>> model = ml.create_ml_model(ml_model_id=’my_model',ml_model_type='REGRESSION',training_data_source_id='my_datasource')使用Amazon ML建构智能应用1 2 3训练模型校验和优化进⾏行预测- 理解模型的质量- 调整模型解读方式查看模型质量使用Amazon ML建构智能应用1 2 3训练模型校验和优化进⾏行预测- 批量预测- 实时预测异步的, 大批量的预测生成通过服务控制台或者使API进行调用适用于批量数据处理的应用>>> import boto>>> ml = boto.connect_machinelearning()>>> model = ml.create_batch_prediction(batch_prediction_id = 'my_batch_prediction’batch_prediction_data_source_id = ’my_datasource’ ml_model_id = ’my_model',output_uri = 's3://examplebucket/output/’)同步的, 低时延的, 高吞吐量的预测生成通过API或者是SDK进行调用适用于处理单个记录的交互应用>>> import boto>>> ml = boto.connect_machinelearning()>>> ml.predict(ml_model_id=’my_model',predict_endpoint=’example_endpoint’,record={’key1':’value1’, ’key2':’value2’}) {'Prediction': {'predictedValue': 13.284348,'details': {'Algorithm': 'SGD','PredictiveModelType': 'REGRESSION’ }}}结合EMR进⾏行批量预测使⽤用EMR处理数据S3上的原始数据S3你的应⽤用结合Amazon Redshift进⾏行批量预测Amazon Redshift⾥里的结构化数据将预测结构加载到 AmazonRedshift中-或者-直接从S3上读取预测结果S3上的预测结果调⽤用 Amazon ML 批量预测API进⾏行预测你的应⽤用交互性应⽤用的实时预测你的应⽤用调⽤用 Amazon ML 的实时预测 API 进⾏行预测你的应⽤用AmazonDynamoDB+触发Lambda事件+调⽤用Amazon ML实时预测API进⾏行预测谢谢！。

aws常见知识点总结

aws常见知识点总结1. 计算服务AWS的计算服务主要包括EC2，ECS，EKS等。

EC2（Elastic Compute Cloud）是AWS提供的灵活可扩展的云计算服务，用户可以通过EC2来运行各种应用程序。

EC2提供了多种不同类型的实例供用户选择，如通用型、计算型、存储型等，以满足不同的业务需求。

ECS（Elastic Container Service）是AWS提供的面向容器的高性能容器管理服务，用户可以使用ECS快速构建、部署和管理容器化的应用程序。

EKS（Elastic Kubernetes Service）是AWS提供的托管Kubernetes集群服务，用户可以使用EKS轻松地运行Kubernetes容器应用程序。

2. 存储服务AWS的存储服务主要包括S3，EBS，EFS等。

S3（Simple Storage Service）是AWS提供的高度可扩展的对象存储服务，用户可以使用S3存储和检索任意类型的数据，包括文档、图像、视频等。

EBS（Elastic Block Store）是AWS提供的持久性块存储服务，用户可以使用EBS创建、附加和备份块存储卷以供EC2实例使用。

EFS（Elastic File System）是AWS提供的高度可扩展的文件存储服务，用户可以使用EFS在多个EC2实例之间共享数据，实现多个实例之间的文件共享。

3. 数据库服务AWS的数据库服务主要包括RDS，DynamoDB，Redshift等。

RDS（Relational Database Service）是AWS提供的托管关系数据库服务，用户可以使用RDS轻松地设置、操作和扩展关系数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。

DynamoDB是AWS提供的高性能无服务器键值和文档数据库服务，适用于需要低延迟和高吞吐量的应用程序。

Redshift是AWS提供的高性能、可扩展的数据仓库服务，用户可以使用Redshift进行大规模数据分析和查询。

2016 Virtual Summit-Track 4-Amazon EMR 深入剖析-Deng Damon

议程EMR和新功能EMRFS存储优化客户案例Amazon EMR•托管Hadoop群集，支持Spark, Presto和其它Apache/Hadoop堆栈中的应用•和AWS平台上的不同服务集成，包括Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Kinesis, Amazon Redshift和AWS KMS•和AWS平台完整集成以提供安全保障，可以集成的安全服务包括AWS IAM 角色, KMS, S3客户端加密, Hadoop无缝加密, Amazon VPC和HIPAA资质•内置群集扩展功能，可以和Amazon竞价实例市场集成，以充分降低群集使用成本新功能EMR Release 4.6.0•支持HDFS无缝加密的Hadoop KMS•支持Spark 1.6.1, Zeppelin 0.5.6•支持Presto 0.43•支持Hive, Oozie, Hue 3.7.1•通过更简单的API启动和配置群集智能调整（Intelligent Resize）•根据可用的资源逐步扩展•在群集缩减时会等待工作完成后才执行操作•可以扩展／缩减核心节点和对应的HDFS通过EMR File System (EMRFS) 和Amazon S3 集成使用Amazon S3作为持久数据存储方式•将存储和计算分离•调整和关闭 Amazon EMR群集时不会丢失数据•可以将多个Amazon EMR群集指向同一个 Amazon S3 数据源•当分析技术演进的时候更容易升级基础架构EMREMR AmazonS3EMRFS 使 Amazon S3 的使用变的非常简单•写后读一致性（Read-after-write）•非常快的list操作•支持Amazon S3的加密方法•对应用透明，使用: s3://AmazonS3CREATE EXTERNAL TABLE serde_regex(host STRING,referer STRING,agent STRING)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe' )LOCATION …samples/pig-apache/input/'CREATE EXTERNAL TABLE serde_regex(host STRING,referer STRING,agent STRING)ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe')LOCATION 's3://elasticmapreduce.samples/pig-apache/input/'Amazon S3 EMRFS metadata in Amazon DynamoDB 写后读一致性更快的list 操作通过可选的元数据层提供一致性视图和更快的List 操作 *Tested using a single node cluster with a m3.xlarge instance. 对象数量不使用一致性视图使用一致性视图 1,000,000 147.7229.70 100,000 12.703.69EMRFS 客户端加密Amazon S3A m a z o n S 3 加密客户端EMRFS 启用 Amazon S3 客户端加密密钥提供商 (AWS KMS 或者你自己的密钥服务)(client-side encrypted objects)如果需要的话仍然可以使用HDFS•迭代性工作•如果需要对相同的数据做多次操作•同时可以考虑是否使用Spark和RDD•对磁盘I/O很敏感的操作•持久化数据保存在Amazon S3上，使用 S3DistCp将数据拷贝到HDFS供处理，处理完成后同样通过S3DistCp将数据拷贝回S3存储优化文件格式行式数据•文本文件 •序列文件•Writable 对象•Avro 数据文件•通过schema 描述结构列式数据•Object Record Columnar (ORC) •ParquetLogical tableRow orientedColumn oriented需要考虑的因素处理工具、查询工具•Hive, Impala和Prestoschema的演变文件格式的“可分割性”•避免使用JSON/XML文件格式，在记录内部使用它们加密要求文件大小避免使用小文件•小于100MB的文件一个mapper就是一个 JVM•创建mapper(JVM)时会消耗大量的CPU时间少一些文件, 尽量接近区块大小•更少的S3调用•更少的网络/HDFS请求对小文件的处理减少HDFS区块大小，如1MB (缺省是128MB)•--bootstrap-action s3://elasticmapreduce/bootstrap-actions/configure-hadoop --args “-m,dfs.block.size=1048576”更推荐的方法: 使用S3DistCp将小文件组合在一起•S3DistCp可以通过参数设置将一个文件夹内的小文件拷贝成一个大文件•可以设置目标文件大小和压缩方法压缩对S3上保存的数据都进行压缩•减少Amazon S3和Amazon EMR之间的网络传输•加快任务的运行对mappers和reducer的输出进行压缩对节点间的数据传输，Amazon EMR在Hadoop1上使用LZO，在Hadoop2上使用Snappy使用正确的压缩方式•对时间比较敏感的工作，采用更快速的压缩方法•面对大量的数据则采用压缩效率更高的方法•两者混合的情况使用gzip算法是否可分割压缩比速度Gzip (DEFLATE)否高一般bzip2是非常高慢LZO是低快Snappy否低非常快Amazon EMR 成本控制技巧使用S3作为持久性数据存储——使用 Presto, Hive, Spark等工具进行查询处理.只为需要的计算能力付费使用Amazon EC2竞价实例可以节省超过80%的费用使用Amazon EC2预留实例承载必需的工作负载使用CloudWatch告警功，在群集处于低使用状态的时候发出通知并进行响应，比如“超过N小时的mapper运行数量都为0”，则可以关闭群集客户案例金融业监管局EMR 在我们系统架构中是普遍存在的Data Marts (Amazon Redshift)Query Cluster(EMR)Query Cluster(EMR)Auto ScaledEC2Analytics App Normalization ETL Clusters (EMR)Batch Analytic Clusters (EMR)Adhoc Query Cluster (EMR)Auto ScaledEC2Analytics App UsersData ProvidersAuto ScaledEC2Data Ingestion ServicesOptimization ETL Clusters (EMR)Shared Metastore(RDS)Query Optimized(S3)Auto Scaled EC2Data Catalog & Lineage Services Reference Data(RDS)Shared Data ServicesAuto ScaledEC2Cluster Mgt & Workflow Services Source of Truth (S3)一切从数据开始S3是合适的持久化存储系统分离计算和存储群集不需要时可以直接关闭在多个群集中可以共享数据具有高可用性和容灾能力使用EMRFS一致性视图为了提高性能可以为数据分区同时结合查询方法和访问模式进行调优大于256MB的大文件效率更高把小文件压缩成大于100MB的文件FINRA Data Manager 在存储和计算群集之间高效管理数据统一的目录EMR群集管理追踪数据使用情况和数据图谱任务调配文件格式和压缩在S3和Glacier上保存的归档文件使用文本格式选择最适合的压缩方法归档数据我们需要高压缩率选择列式或者行式文件格式序列文件或者AVROORC, Parquet, RC 文件列式文件的优势:谓词下推可以跳过不需要的列可以支持多个查询引擎: Hive, Presto, Spark避免使用臃肿的、带有重复标记的格式 (如XML)我们的分区和查询策略Datareceivedas: Users query by:Symbol Group 1Symbol Group 2Symbol Group 3…Symbol Group 100Symbol & Firm QueryLateDataAll laterecordsscannedfor allqueriesOn Time Data(Processing Date = Event Date)99.97% of all records are on timeSymbol Only QueryFirm Only Query创建hive表的样例代码按以下方式计算每个记录的哈希key：((pmod(hash(symbol), 100) * 10) + pmod(firm, 10)) create external table if not exists NEW_ORDERS (…)partitioned by (EVENT_DT DATE, HASH_PRTN_NB SMALLINT) stored as orclocation 's3://reinvent/new_orders/'tblproperties ("press"="SNAPPY");alter table NEW_ORDERS add if not existspartition (event_dt='2015-10-08', hash_prtn_nb=0) location's3://reinvent/new_orders/event_dt=2015-10-08/hash_prtn_nb=0/‟…partition (event_dt='2015-10-08', hash_prtn_nb=1000) location's3://reinvent/new_orders/event_dt=2015-10-08/hash_prtn_nb=1000/‟;让EMR/S3上的Hive表现得有竞争力分区非常重要，同时也要注意…select … from NEW_ORDERS whereEVENT_DT between '2015-10-06' and '2015-10-09‟and FIRM = 12345and (pmod(HASH_PRTN_NB, 10) = pmod(12345, 10)or HASH_PRTN_NB = 1000) -- 1000 is always readUsing PMOD around the hash_prtn_nb prevents Hive from using a targeted query on the metastore resulting in millions of partitions returned for pruning通过枚举优化查询select … from NEW_ORDERS whereEVENT_DT >= '2015-10-06' and EVENT_DT <= '2015-10-09‟and FIRM = 12345and (HASH_PRTN_NB = 5 or HASH_PRTN_NB = 15… or HASH_PRTN_NB = 985 or HASH_PRTN_NB = 995or HASH_PRTN_NB = 1000) -- 1000 is always readUsing an IN clause was insufficient to avoid the pruning issueExplicitly enumerating all partitions vastly improved query planning time数据安全保存的数据和传输的数据都需要进行加密考察了S3服务器端加密，可以满足我们的业务需求对主节点、关键节点和任务节点上的临时数据进行加密使用定制的bootstrap动作和 LUKS 提供一个随机的内存密钥任务节点虽然没有HDFS，但是Mapper和Reducer的临时文件还是需要加密的服务器没有了数据就没有了，S3才是正真的数据保存地点通过安全组保证只有应用客户端可以访问EMR群集的主节点Hive上的验证和授权在我们的场景中是不需要的正在考察HDFS (Hadoop 2.6+) 无缝加密为什么选择EMRHDFS 费用在我们的使用场景中是非常昂贵的需要 30 台D2.8XL‟s 来保存我们两个表：使用HDFS大概需要$1.5M/年，使用S3大概需要$120K/年需要 90 台D2.8XL‟s 来保存所有查询数据： HDFS $4.5M/年，S3 $360K/年数据本地化很重要，不过在我们的规模和场景下可操作性较低结合EMR和S3上做过分区的数据比较适合我们S3上优化过的查询方法和数据结构比HDFS上数据本地化做的非常好的情况大概要多花一倍的时间如果有3次以上的处理，会通过S3DistCp将数据从S3上拷贝到关键节点的HDFS上分层存储的考虑Hive上的外表有可能会有部分数据在HDFS上，部分数据在S3上给数据分区的维护带来了操作上的复杂性不能和共享的原数据库配合达尔文进化规则: 适者生存充分利用新实例类型的优势为你自己的工作负载找到合适的类型更推荐较大的实例类型和较小的群集，比如使用 4XL有百万级的分区时，主节点需要更多的内存 (HS2)使用CLI 脚本替代控制台，基础架构就是代码Node Type Before After Master 1 - R3.4XL 1 - R3.2XL Core40 - M3.2XL 10 - C3.4XL Task (peak)100 - M3.2XL35 - C3.4XL超过现有的框架正确的群集规模临时群集使用场景: ETL和批处理分析调整群集大小，使任务可以在小时边界到达前完成，以节省费用SLA比较灵活的可以使用竞价实例SLA要求较高的使用按需实例或者是预留实例长期群集的使用场景: 交互式分析根据HDFS的需求决定关键节点的大小为主节点和关键节点购买预留实例根据运算需要调整任务节点的大小任务节点使用竞价实例以节省成本保持1比5的关键节点和任务节点的比例，以避免性能瓶颈可以考虑以高于按需的价格对竞价实例进行竞价，以保证资源稳定性管理一个元数据库考虑创建一个共享的hive元数据库通过RDS Multi-Az功能实现高可用和灾备将元数据库的表和分区处理工作转移到RDS上临时群集启动会更快避免不同开发团队的重复工作Hive 0.13.1, Hive 1.0和 Presto都需要一个单独的元数据库不过你可以把它们放到一个RDS实例中使用FINRA Data Management services 来管理元数据库的更新当数据以通知的形式接受到以后在后台注册新的表和分区监控, 学习, 优化充分利用工作负载管理机制: Fair Scheduler对代码进行必要的重构，消除性能瓶颈优化临时群集, 调整计算负载，注意小时边界通过MapReduce向S3外表写数据时设置hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution = FALSE对多个小表进行join操作时使用broadcast joins (设置 hive.auto.convert.join=true).简单的作业提交使用EMR Step API; 复杂的使用Oozie效果清除障碍“在此之前，数据分析工作需要大量的来自技术团队的支持”降低探索的成本“数据分析师可以快速了解交易的整体情况，及时发现违规操作可能并通知决策层”弹性能力让我们可以在几天内，而不是花几个月时间，完成大量数据的处理，同时可以通过竞价实例节省成本可以分别优化批处理和交互式处理，不需要采取折中措施增加团队的交付速度重点回顾使用Amazon S3作为记录的持久化存储尽可能使用临时群集调整群集大小，使用竞价实例高效地管理计算能力、性能和成本使用新的实例类型以获得更好的性能监控群集以确定如何调整群集大小和群集实例类型在RDS中为多个EMR群集创建共享的持久化Hive元数据数据库随时准备好使用新的查询和计算框架可以创建测试群集以体验新的工具和计算引擎。

AWS大数据都为我们提供了哪些分析服务

AWS大数据都为我们提供了哪些分析服务AWS大数据都为我们提供了哪些分析服务以下即为AWS大数据为我们提供的服务：Amazon EMRAmazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 是一种Web 服务，让您能够轻松快速并经济地处理大量的数据。

Amazon EMR 简化了大数据处理，提供的托管Hadoop 框架可以让您轻松、快速、经济高效地跨越各个动态可扩展的Amazon EC2 实例分发和处理巨量数据。

您还可以运行其他常用的分发框架（例如Amazon EMR 中的Spark 和Presto）与其他AWS 数据存储服务（例如Amazon S3 和Amazon DynamoDB）中的数据进行互动。

实时Amazon KinesisAmazon Kinesis 是一种完全托管的云服务，用于对大型分布式数据流进行实时数据处理。

Amazon Kinesis 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB 数据，如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT 日志和定位追踪事件。

通过Amazon Kinesis Client Library (KCL)，您可以构建Amazon Kinesis 应用程序并使用流媒体数据来带动实时控制面板、生成警报、实施动态定价和广告等等。

您还可以将数据从Amazon Kinesis 发送到AWS 其他服务中，如Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Redshift、Amazon Elastic Map Reduce (Amazon EMR) 和AWS Lambda。

Amazon Machine LearningAmazon Machine Learning 是一项面向各个水平阶层开发人员的服务，可以帮助他们利用机器学习技术。

Amazon Machine Learning 提供可视化的工具和向导，指导您按部就班地创建机器学习模型，而无需学习复杂的机器学习算法和技术。

亚马逊AWS Amazon EMR(Elastic MapReduce)技术分享_韩小勇

HDFS仍然可用 • 迭代型的作业
– 对一份数据进行重复的处理 – 或者考虑使用Spark&RDD
• I/O密集型的作业
从HDFS到Amazon S3
hive> create external table temp_user( firstname VARCHAR(64), lastname VARCHAR(64), address STRING, country VARCHAR(64), city VARCHAR(64), state VARCHAR(64), web STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE
利Байду номын сангаасAmazon S3作为EMR的存储
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta
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监控集群，重试失败任务，自动替换性能不佳实例
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/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta3加密