阿里云E-MapReduce开发手册：Spark、Hive与OSS集成

"阿里云EMR开发手册涵盖了E-MapReduce、Spark、Hive以及OSS的使用和开发，适用于对这些技术有一定基础认知的开发者。手册强调了对Java和Scala的熟悉程度，并鼓励开源社区参与贡献。" 阿里云E-MapReduce是基于开源Hadoop和Spark等大数据处理框架构建的云服务，它提供了便捷的MapReduce计算环境，可扩展性强，适用于大规模数据处理任务。在开发E-MapReduce应用时，首先需要确保已开通阿里云服务并创建AccessKeyID和AccessKeySecret，这是访问阿里云服务的身份凭证。 在数据源的指定上，E-MapReduce支持两种OSS（Object Storage Service）URI形式：nativeURI和refURI。nativeURI主要用于作业中指定输入输出数据源，类似于HDFS的URI，可以包含accessKeyId、accessKeySecret和endpoint信息。而refURI则用于作业配置中，指定运行所需的资源，如Spark作业的JAR包或配置文件。 在使用OSS时，需要注意E-MapReduce在写入数据时采用OSS的multipart分片上传方式。这种方式在作业异常中断后，可能会在OSS上留下未完成的分片，需要手动清理，这与HDFS的行为类似。然而，由于OSS的碎片管理机制，这些未完成的上传不会立即在文件管理中显示，因此清理时需要特别留意。 对于开发者来说，除了对Spark、Hadoop、Hive和Pig的基础知识外，还需要掌握Java和Scala编程，因为手册中的示例可能涉及这两种语言。此外，了解E-MapReduce提供的开发组件和接口也是必要的，这有助于编写高效、可靠的云上大数据处理程序。 为了更好地利用E-MapReduce，开发者应熟悉Apache官方文档，以便获取最新的开发信息和技术细节。同时，手册鼓励开发者积极参与开源社区，通过反馈问题、修复BUG或添加新组件来贡献自己的力量，共同推动阿里云EMR平台的发展和完善。