Amazon EMR最佳实践：数据迁移与成本优化

"Amazon EMR相关最佳实践涵盖了数据迁移至AWS、数据收集、压缩与聚合的策略，以及Amazon EMR集群的配置和架构模式。本文档还提供了利用Amazon EC2的保留与现货实例来实现成本优化的示例。" 本文档深入探讨了在AWS环境中使用Amazon Elastic MapReduce (EMR)的最佳实践，主要分为以下几个部分： 1. **数据迁移至AWS**： - 场景一：从HDFS（数据中心）迁移到Amazon S3，建议使用S3DistCp或DistCp工具。 - 场景二：从本地磁盘迁移到Amazon S3，推荐使用Jets3t Java库、GNUParallel、Aspera Direct-to-S3、AWS Import/Export和AWSDirectConnect。 - 场景三：从Amazon S3迁移到HDFS，同样可采用S3DistCp或DistCp。 2. **数据收集**： - 强调了使用Apache Flume和Fluentd进行日志收集和传输的效率和灵活性。 3. **数据聚合**： - 建议使用Apache Flume进行数据聚合，并提出了四个最佳实践：聚合数据的大小、控制数据聚合大小、选择合适的压缩算法以及数据分区。 4. **利用Amazon EMR处理数据**： - 提供了选择正确实例大小和数量的指南，以确保任务性能。 - 解释了如何确定所需的映射器数量，以优化处理效率。 - 分析了不同类型的Amazon EMR集群，如瞬时集群和永久集群，以及各种集群架构模式，包括完全依赖S3、S3与HDFS结合、HDFS与S3备份存储以及弹性Amazon EMR集群的动态和手动管理。 5. **成本优化**： - 探讨了如何通过EC2的保留实例和现货实例来降低成本，同时介绍了性能优化的高级技巧。 6. **性能优化**： - 提出了一系列性能改进建议，帮助用户最大化EMR集群的效率和性能。 这份白皮书是关于如何有效利用Amazon EMR进行大数据处理和管理的宝贵资源，涵盖了从数据迁移、收集到处理的全过程，同时关注了成本控制和性能提升。对于正在或计划在AWS上进行大数据工作的团队来说，这些都是非常重要的考虑因素。