Servicio E-MapReduce: solución de análisis y procesamiento de big data

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E-MapReduce

Una plataforma integral de Big Data basada en marcos de código abierto, que alimenta un lago de datos inteligente.
Despliegue en minutos, escale elásticamente y ejecute con alta disponibilidad para todas sus cargas de trabajo de Big Data e IA.

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Prueba gratuita de E-MapReduce Serverless Spark: 1000 CU * H durante 3 meses

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E-MapReduce (EMR) es una plataforma de big data de código abierto nativa en la nube que proporciona motores de computación y almacenamiento de big data de código abierto fáciles de integrar, como Hadoop, Hive, Spark, StarRocks, Flink, Presto y ClickHouse. Los recursos informáticos de EMR se pueden escalar de manera flexible. Puede implementar clústeres de EMR en Alibaba Cloud Elastic Compute Service (ECS), Container Service for Kubernetes (ACK) o una arquitectura sin servidor.

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Beneficios

: Compatibilidad absoluta con componentes de código abierto
EMR se basa al 100% en componentes de código abierto y evoluciona con las iteraciones de las versiones de los componentes de código abierto.

: Máxima seguridad y fiabilidad
EMR le permite crear un entorno de computación de big data en cuestión de minutos. Admite funciones como diagnóstico y análisis inteligentes, autenticación Kerberos y cifrado de datos.

: Rentabilidad
Los recursos informáticos se utilizan bajo demanda, los datos calientes y fríos se almacenan en diferentes capas y se admiten instancias de Alibaba Cloud preferentes.

: Recursos elásticos
Los recursos del clúster pueden ajustarse dinámicamente según la carga de trabajo del clúster o en el periodo de tiempo especificado. El escalado automático de los clústeres puede completarse en cuestión de minutos y admite múltiples tipos de recursos elásticos.

Escenarios

Lakehouse unificado
Computación elástica
Pipeline DE DATOS DE AI
Análisis en tiempo real

Análisis de Lakehouse en tiempo real

Análisis unificado de flujo por lotes en EMR en ECS

EMR en ECS unifica la transmisión y el procesamiento por lotes para ingerir datos en el lago en minutos y devolver los resultados de la consulta en segundos, alimentando paneles en tiempo real y análisis del comportamiento del usuario.

Beneficios

Flujo unificado y Lote

Ejecutar cargas de trabajo de streaming y por lotes en una sola arquitectura.

Rápida ingestión y consultas

La ingestión a nivel de minutos con respuestas a consultas a nivel de segundos.

Insights en tiempo real

Habilitar tableros en vivo y análisis de comportamiento del usuario.

Computación elástica sin servidor

Spark elástico, de pago por uso con EMR Serverless

EMR Serverless Spark desacopla la computación y el almacenamiento con la facturación por segundo, lo que reduce los costos de computación en ráfagas en más de un 40% para cargas de trabajo elásticas, como cierre de fin de mes y análisis ad hoc.

Beneficios

Separación de almacenamiento de datos

Escalar el cálculo de forma independiente sin reaprovisionar el almacenamiento.

Facturación por segundo

Pague sólo por los recursos utilizados, por segundo.

Menor Costo de ráfaga

Reducir los costos de cálculo de ráfagas en más de un 40% para cargas de trabajo con picos.

Procesamiento DE DATOS mejorado por IA

Pipeline de AI de extremo a extremo desde Spark hasta la formación de modelos

EMR integra la ingeniería de características de Spark con la capacitación de modelos grandes de PAI para ofrecer una tubería de extremo a extremo, desde el preprocesamiento de datos hasta el ajuste de Qwen3.

Beneficios

Flujo integrado de característica a entrenamiento

Vincular la ingeniería de las funciones de Spark directamente a la formación de PAI.

Automatización de extremo a extremo

Pasar del preprocesamiento al ajuste fino de Qwen3 en una sola canalización.

Iteración más rápida

Acortar el ciclo de preparación de datos a actualizaciones de modelos.

Análisis en tiempo real sin servidor

Completamente administrado EMR Serverless StarRocks para análisis de sub-segundo

EMR Serverless StarRocks proporciona un motor MPP totalmente administrado y vectorizado para consultas ad hoc por debajo del segundo, con escala automática IN/OUT para picos de tráfico, alta disponibilidad sin gastos generales de operaciones, y un 30%-70% menor costo de almacenamiento a través de la separación de almacenamiento de computación.