阿里云E-MapReduce扩展支持Spark/Hadoop数据源

资源摘要信息:"扩展了对阿里云 E-MapReduce 上 Spark/Hadoop 数据源的支持" 知识点详细说明： 1. 阿里云 E-MapReduce 介绍： 阿里云 E-MapReduce 是一个托管的 Hadoop/Spark 大数据计算平台，它能够简化大数据集群的搭建和管理流程，让用户专注于业务逻辑的开发和数据分析。E-MapReduce 支持用户通过简单的配置即可实现对海量数据的存储、计算和分析。阿里云通过 E-MapReduce，为用户提供了一个可靠、可扩展且易于使用的环境，以运行和管理 Spark 和 Hadoop 应用程序。 2. Spark/Hadoop 数据源支持： 本项目提及的支持指的是能够将阿里云的其它服务如OSS（对象存储服务）、ODPS（开放数据处理服务）、LogService（日志服务）和ONS（消息服务）与 Spark 或 Hadoop 环境集成的能力。这种集成能力可以极大地丰富用户在使用 Spark 或 Hadoop 进行数据处理时可访问的数据源类型，进一步增强数据处理能力和数据交互的便捷性。 3. Spark 版本要求： 本项目需要Spark版本至少为1.3+。Spark 1.3版本是一个重要的里程碑，它引入了多项改进和新特性，包括对 Spark SQL 的支持以及流处理功能的改进。因此，为了确保项目可以正常使用，开发者需要确保其 Spark 环境的版本满足要求。 4. 构建和安装过程： - 首先，通过git clone命令克隆仓库到本地。 - 进入克隆的项目目录。 - 使用 mvn clean package -DskipTests 命令进行项目构建，跳过测试以加快构建过程。 - 对于 Spark 3.2.0 的构建，需要进入特定模块（如emr-maxcompute），并指定构建参数（-Pspark3）以确保正确的Spark版本配置。 5. Eclipse 集成说明： - 从项目构建输出的 jar 文件中选择相应的 SDK jar。 - 将该 jar 文件复制到 Eclipse 项目的类路径中。 - 在 Eclipse 中右键单击项目，选择“属性”。 - 在弹出的属性窗口中选择“Java构建路径”并添加或修改库以包含 SDK。 6. 技术标签说明： - "阿里云"：指的是阿里巴巴集团提供的云计算服务，即阿里云（Alibaba Cloud）。 - "MapReduce"：是 Hadoop 中的一个组件，负责大规模数据集的并行运算，是分布式计算框架的核心组成部分。 - "Spark"：是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持多种计算任务，包括批处理、流处理、机器学习等。 - "Hadoop"：是一个开源框架，允许使用简单的编程模型在跨计算机集群存储和处理大规模数据集的系统。 7. 文件名列表解读： - 提供的文件名“aliyun-emapreduce-datasources-main”代表了仓库中的主分支代码，它包含了所有的源代码和构建脚本，使得用户可以下载并构建出可以运行的项目。