开源大数据平台 E-MapReduce（简称“EMR”）是云原生开源大数据平台，为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、StarRocks、Flink、Presto、ClickHouse等开源大数据计算和存储引擎。EMR计算资源支持灵活的弹性控制。EMR支持on ECS、on ACK以及Serverless多种部署形态。
产品优势
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100% 兼容开源
100% 采用社区开源组件，随开源版本升级迭代。
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安全可靠
分钟级搭建大数据计算环境，智能诊断分析，Kerberos身份认证，数据加密等。
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节约成本
计算资源按需使用，自动数据冷热分层存储, 支持阿里云抢占式实例等。
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弹性资源
支持按负载/时间配置规则，分钟级弹性伸缩， 支持多种弹性资源类型。
精心打造的功能
便捷使用
环境构建
通过控制台页面或OpenAPI即可在几分钟内启动EMR集群。便捷部署开源大数据框架，无需关心底层的硬件与软件部署。
资源拓展
通过控制台页面或OpenAPI即可方便地增加或减少已有集群的节点数目。您可以使用 EMR 托管扩展策略轻松设置扩展和缩减，使 EMR 集群自动管理计算资源，以满足您的使用需求和性能需求。这样可提高集群利用率并节约成本。
服务配置
可以快速添加EMR提供的服务，可以监控服务的状态，并对服务组件进行配置和运维操作。您现在可以修改在 EMR 集群上运行的应用程序的配置，包括 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Hive 和 Hue，而无需重新启动集群。EMR 应用程序重新配置功能让您可以即时修改应用程序，而无需关闭或重新创建集群。Amazon EMR 将应用您的新配置，并正常重启重新配置的应用程序。
便捷集成
您可以通过控制台、软件开发工具包或 CLI 应用配置。
开发调度
EMR Workflow是一个Serverless化的交互式数据分析和探索平台，满足大数据和AI融合下的数据处理需求，为数据工程师、数据分析师和数据科学家提供了可视化的应用程序开发环境。通过EMR Notebook可以完成对SQL、Python、Markdown等多种语言程序的代码的编写、调试和执行。EMR Notebook是一个全托管的工作流和任务调度服务，100%兼容开源Apache DolphinScheduler。它提供了易于使用的调度服务，您可以通过可视化的操作界面轻松地管理工作流和任务，高效构建数据湖仓，并为生产任务的稳定运行提供保障。支持对接DataWorks。DataWorks可基于E-MapReduce创建Hive、Spark SQL、Presto和MR等节点，实现任务工作流的配置和定时调度、元数据管理及数据质量监控告警等功能，为您提供一站式数据湖开发和治理的环境。
可拓展性与弹性
Serverless
E-MapReduce Serverless能够提供极致的资源弹性与稳定性，支持根据业务负载自动伸缩、按秒计费的资源弹性能力。E-MapReduce Serverless实例不采用固定规格，实例的计算资源会在您指定的范围内根据业务负载自动弹性伸缩，避免资源闲置浪费，并降低大数据运维成本。
弹性伸缩
EMR on ECS支持多种弹性策略，可按时间或负载自动扩缩集群计算资源，分钟级变化资源规模。
成本优化
多种计费方式
E-MapReduce提供包年包月、按量付费、抢占式实例等多种计费方式 ，对于短期需求，您可以选择按量付费，随用随开；对于长期需求，您可以选择包年包月，价格实惠，购买时长越长，折扣越多。
倚天 ARM 架构
EMR on ECS支持倚天架构，基于自研芯片倚天710，软硬协同，性价比提升40%以上。
监控诊断
集群监控
提供丰富的服务监控指标和主机监控指标展示，通过可视化的方式快速定位服务和主机异常。
事件中心
EMR服务提供丰富的事件类型，包含服务事件、管控服务事件、主机事件，可以更加快速、具体地获取到集群问题，并可以对问题发生链路进行溯源。
诊断分析
提供HDFS冷热数据分析和小文件分析功能，对服务性能优化提供依据。
应用场景
数据集成
支持丰富的数据集成方式
支持开源、阿里云自研、离线、实时等各种的数据集成工具连接到 E-MapReduce 之上。
能够解决
文件数据
实时日志文件或其他文本数据的采集
数据库
批量或者实时数据库数据的采集
离线计算
丰富灵活，高性价比的离线处理模式
支持Hive、Pig、Spark、SparkSQL、Tez等多种计算引擎。您可以根据需要选择，同时支持丰富的数据存储选择，不同存储位置的数据都可以被访问和使用。
能够解决
丰富的计算引擎
支持MR、Hive、Pig、Spark、Tez等等多种方式
支持丰富的数据源
支持OSS、HDFS、MaxCompute、Kafka等
支持丰富的数据目的地
可以将计算结果数据，以各种形式根据需要写到各种软件中去
Ad Hoc数据分析
灵活快速的数据分析
通过阿里云的弹性，在云上可以快速的创建出一个 Hadoop 集群，并进行数据分析。而集群可以在任务完成以后被释放。
能够解决
弹性集群
通过 EMR 可以快速的创建一个临时的Hadoop集群，任务结束后就释放
弹性的计算量
根据任务的需要，可以在集群上自定义计算节点，快速的满足计算需求
流式计算
丰富灵活，性能可靠稳定的实时计算
支持丰富的实时数据源，支持社区的所有现有方案，支持阿里云自由的云产品方案。
能够解决
丰富的数据源
日志文件以及数据库binlog都可以作为数据源使用
丰富的计算引擎
支持Spark Streaming、Storm以及Flink
