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Category: AWS Big Data
使用经 EMRFS S3 优化的提交器提高 Apache Spark 写入 Apache Parquet 格式文件的性能
经 EMRFS S3 优化的提交程序是一款新的输出提交程序,可用于 HAQM EMR 5.19.0 及更高版本的 Apache Spark 作业。此提交程序使用 EMR File System (EMRFS) 可提高将 Apache Parquet 文件写入 HAQM S3 时的性能。在本文中,我们将运行性能基准测试,将此经优化的新提交程序算法与现有提交程序算法(即 FileOutputCommitter 算法版本 1 和 2)进行比较。最后,我们会讨论新提交程序的当前限制,并在可能的情况下提供解决方法。
在 HAQM EMR 上使用 S3DistCp 在 HDFS 和 HAQM S3 之间高效迁移数据的七个技巧
对于 HAQM EMR 客户来说,尽管在 HAQM S3 中直接处理数据早已稀松平常,但有时您可能需要将数据从 S3 复制到 HAQM EMR 集群上的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中。此外,您的某个使用案例还可能需要在存储桶或区域之间迁移大量数据。在这类使用案例中,简单的复制操作对大型数据集来说显然不适用。HAQM EMR 可以提供这方面的帮助。它提供了一个实用程序 S3distCp,用以帮助将数据从 S3 迁移到其他 S3 位置或集群上的 HDFS。
迁移到 HAQM EMR上基于 HAQM S3 的 Apache Hbase:指导和最佳实践
这篇博文提供了有关如何从 Apache HBase on HDFS 迁移到在 HAQM EMR 上使用 基于HAQM S3的Apache Hbase的指导和最佳实践。
在 HAQM EMR 上成功管理 Apache Spark 应用程序内存的最佳实践
根据数据和处理需求适当配置 Spark 应用程序以使其成功非常重要。使用默认设置时,Spark 可能不会使用集群的所有可用资源,最终可能会出现物理和/或虚拟内存问题。
本博文旨在通过详细介绍最佳实践来帮助您防范 HAQM EMR 上的 Apache Spark 出现内存相关的问题。
使用高级 HAQM CloudWatch 指标和 AWS Lambda 通过空闲检查和自动资源终止优化 HAQM EMR 成本
在这篇博文中,我们将提出一种解决方案来减少这方面的成本。我们实施了一个 bash 脚本,将其安装在 EMR 集群的主节点上,并将该脚本计划为每 5 分钟运行一次。该脚本可监控集群并每 5 分钟向 CloudWatch 发送一次自定义指标 EMR-INUSE(0=非活动;1=活动)。如果 CloudWatch 在一些预定义数据点收到 0(非活动),则将触发警报,然后执行终止集群的 AWS Lambda 函数。
使用 Athena 替换 Hbase 实现对历史数据的查询分析
HAQM Athena服务近期将在中国区发布。Amaozn Athena在大数据平台的交互式查询中应用非常广泛。之前由于中国区没有发布HAQM Athena服务,有些用户为了实现历史数据的查询,选择使用Apache HBase服务,这除了给用户造成管理和成本的负担之外,也对HBase集群的性能带来大幅的降低。本文通过一个示例介绍如何一步一步的从HBase中剥离历史数据实现使用HAQM Athena进行交互式查询的方案。
使用阻止公有访问配置保护您的 HAQM EMR 集群免受意外网络攻击
本文讨论了一种新的账户级功能,称为阻止公有访问 (Block Public Access ,BPA) 配置,可以帮助管理员在同一个区域中的所有 EMR 集群中强制执行一种通用的公共访问规则。
Annalect 如何使用 HAQM Redshift 构建事件日志数据分析解决方案
在本文中,我们将介绍如何在 AWS 上构建一个解决方案,以管理、增强和分析来自我们广告技术合作伙伴的事件日志数据。我们使用 HAQM S3 作为存储,使用 HAQM EC2 和 AWS Batch 进行计算,使用AWS Glue Data Catalog、HAQM Redshift 以及 HAQM Redshift Spectrum 进行分析。该架构高度可扩展、按需分配底层基础设施,被证明是面向我们数据分析用户的高性能、高性价比的解决方案。
HAQM QuickSight 更新:仪表盘中可使用多个工作表、轴标签方向选项等等
今天,我们很高兴地宣布 HAQM QuickSight 的一系列更新,仪表盘内容更丰富,常规和嵌入式控制面板中具有多个工作表。
Narrativ 使用 HAQM Redshift 帮助创建者货币化其数字化内容
在 Narrativ,我们已看到在过去 15 个月内,平台使用量产生巨大增长,而我们的产品所产生的数据也发生类似数量级的增长。此博文分享了我们使用 AWS 发展成为稳固、可扩展、高性能且具有成本效益的分析环境的内容,我们还讨论了一路来从数据仓库和数据湖分析中学习到的最佳实践。