開源大數據社區 & 阿里雲 EMR 系列直播 第十一期
主題：Spark 大數據處理最佳實踐
講師：簡鋒，阿里雲 EMR 數據開發平臺 負責人
內容框架：
- 大數據概覽
- 如何擺脫技術小白
- Spark SQL 學習框架
- EMR Studio 上的大數據最佳實踐
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一、大數據概覽
- 大數據處理 ETL (Data → Data)
- 大數據分析 BI (Data → Dashboard)
- 機器學習 AI (Data → Model)
二、如何擺脫技術小白
什麼是技術小白？
- 只懂表面，不懂本質
比如：只懂得參考別人的 Spark 代碼，不懂得 Spark 的內在機制，不懂得如何調優 Spark Job
擺脫技術小白的藥方
- 懂得運行機制
- 學會配置
- 學會看 Log
懂得運行機制：Spark SQL Architecture
學會配置：如何配置 Spark App
- 配置 Driver
• spark.driver.memory
• spark.driver.cores
- 配置 Executor
• spark.executor.memory
• spark.executor.cores
- 配置 Runtime
• spark.files
• spark.jars
- 配置 DAE
- …..........
參考網址：https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
學會看 Log：Spark Log
三、Spark SQL 學習框架
Spark SQL 學習框架( 結合圖形/幾何）
1. Select Rows
2. Select Columns
3. Transform Column
4. Group By / Aggregation
5. Join
Spark SQL 執行計劃
1. Spark SQL - Where
2. Spark SQL - Group By
3. Spark SQL - Order by
四、EMR Studio 實踐
EMR Studio 特性：
- 兼容開源組件
- 支持連接多個集群
- 適配多個計算引擎
- 交互式開發 + 作業調度無縫銜接
- 適用多種大數據應用場景
- 計算存儲分離
1. 兼容開源組件
- EMR Studio 在開源軟件 Apache Zeppelin，Jupyter Notebook, Apache Airflow 的基礎上優化了做了優化和增強。
2. 支持連接多個集群
- 一個 EMR Studio 可以連接多個 EMR 計算集群，您可以很方便地切換計算集群，提交作業到不同的計算集群上運行。
3. 適配多個計算引擎
- 自動適配 Hive、Spark、Flink、Presto、Impala 和 Shell 等多個計算引擎，無需複雜配置，多個計算引擎間協同工作
4. 交互式開發 + 作業調度無縫銜接
Notebook + Airflow : 無縫銜接開發環節和生產調度環節
- 利用交互式開發模式可以快速驗證作業的正確性.
- 在 Airflow 裡調度 Notebook 作業，最大程度得保證開發環境和生產環境的一致性，防止由於開發階段和生產階段環境不一致而導致的問題。
5. 適用多種大數據應用場景
- 大數據處理 ETL
- 交互式數據分析
- 機器學習
- 實時計算
6. 計算存儲分離
- 所有數據都保存在 OSS 上，包括：
• 用戶 Notebook 代碼
• 調度作業 Log
- 即使集群銷燬，也可以重建集群輕鬆恢復數據
EMR Studio Demo 演示：
參考文檔：https://help.aliyun.com/document_detail/208107.html?spm=a2c4g.11186623.6.845.6cfc24577t1RbI
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