?? 前言

眾所周知，在現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)越來(lái)越重要。據(jù)Gartner最新趨勢(shì)分析，數(shù)據(jù)分析將成為創(chuàng)新起源與企業(yè)核心能力。同時(shí)國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)公司希捷的一份報(bào)告表示，我國(guó)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將從2019年的約9.4ZB增至2025年的48.6ZB。

面對(duì)如此愈加繁雜和龐大的數(shù)據(jù)，很多公司往往會(huì)被這些海量數(shù)據(jù)與各類(lèi)要求所淹沒(méi)，因此如何降本增效，打通數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)，提高數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析的效率成為了令技術(shù)團(tuán)隊(duì)頭疼的問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)分析就是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。我們每天打開(kāi)手機(jī)就能看到的疫情確診人數(shù)，各大新聞自媒體平臺(tái)滾動(dòng)的疫情實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)板塊，其背后都有著一個(gè)海量數(shù)據(jù)分析的架構(gòu)平臺(tái)做支撐。在這樣的大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，如何高速高效低成本地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，已經(jīng)成為了各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)需要解決的難題。

?? 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的發(fā)展

數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的發(fā)展歷程大致經(jīng)過(guò)如下幾個(gè)階段：

??關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

最初，企業(yè)的技術(shù)人員通常在相對(duì)空閑的時(shí)間（例如在晚上或清晨）直接在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中執(zhí)行某些數(shù)據(jù)分析查詢。 當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時(shí)，通常需要以分庫(kù)分表的形式在多個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)之間分配邏輯上相同的一塊數(shù)據(jù)。快速分析全量數(shù)據(jù)的同時(shí)不影響在線業(yè)務(wù)就變成了一件極為復(fù)雜的事情。

??線下搭建Hadoop集群

隨著Google在2004年發(fā)布MapReduce論文，2006年Apache Hadoop項(xiàng)目發(fā)布。一些前沿的互聯(lián)網(wǎng)公司，開(kāi)始在線下機(jī)房搭建開(kāi)源Hadoop集群，使用Hadoop的分布式處理能力解決數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)量激增、查詢出不了結(jié)果等問(wèn)題。

Hadoop架構(gòu)的基本優(yōu)點(diǎn)是可擴(kuò)展性高，從理論上講，通過(guò)解決節(jié)點(diǎn)之間的通信和引入多管理節(jié)點(diǎn)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)量的大小無(wú)限擴(kuò)展集群的大小。集群規(guī)模跟需要參與計(jì)算的數(shù)據(jù)量強(qiáng)相關(guān)，尤其像購(gòu)APP，可能在雙十一用戶量激增，但火上半個(gè)月后用戶熱情冷卻，又下降到最初的業(yè)務(wù)量；而線下機(jī)房采購(gòu)服務(wù)器走流程，周期基本都是以月為單位，根本無(wú)法滿足快速變化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

??云上自建Hadoop集群

云上搭建Hadoop集群可以幫助企業(yè)靈活使用Hadoop，企業(yè)可以根據(jù)需要，多次放大或縮小，很好地解決了Hadoop集群對(duì)于節(jié)點(diǎn)伸縮能力的訴求。云為Hadoop提供了一種經(jīng)濟(jì)高效的解決方案。大多數(shù)云提供商按使用情況付費(fèi)，因此企業(yè)可以為所需的存儲(chǔ)或分析付費(fèi)，而無(wú)需進(jìn)行前期投資或在不使用系統(tǒng)時(shí)支付維護(hù)費(fèi)用。除此以外通過(guò)在云上可用的特定Hadoop分發(fā)，企業(yè)可以立即訪問(wèn)其數(shù)據(jù)以進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析。

??云上半托管大數(shù)據(jù)服務(wù)

云廠商也在大力推進(jìn)大數(shù)據(jù)分析，推出了AWS等基于云的半托管的大數(shù)據(jù)服務(wù)。 隨著云計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)中心需要提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)滿足需求，而這些能力主要來(lái)自于云端虛擬化技術(shù)的發(fā)展。目前，大數(shù)據(jù)處理已成為行業(yè)趨勢(shì)。 從簡(jiǎn)單虛擬機(jī)的性能競(jìng)爭(zhēng)到大數(shù)據(jù)管理軟件的易用性，到大數(shù)據(jù)組件的高性能等。 對(duì)于用戶而言，云上半托管的云計(jì)算大數(shù)據(jù)服務(wù)的核心優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)化安裝、升級(jí)和運(yùn)維，增強(qiáng)可視化。 同時(shí)，由于組件是開(kāi)源+自研優(yōu)化，因此接口上與開(kāi)源保持一致，降低了業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型改造的成本。

?? Amazon EMR簡(jiǎn)介

Amazon EMR是云上的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，通過(guò) Amazon EMR 的圖形化或命令行接口，用戶可以快速搭建和部署基于 Amazon EC2 實(shí)例的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，并能動(dòng)態(tài)擴(kuò)展集群。Amazon EMR 也可以讀寫(xiě)其他 AWS 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，例如 Amazon S3 和 Amazon DynamoDB。用戶也可以在該平臺(tái)上使用開(kāi)源分析框架（如 Apache Spark、 Presto 等）運(yùn)行大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理作業(yè)，交互式 SQL 查詢，以及機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 應(yīng)用程序。

特別注意：亞馬遜云科技目前提供了100余種產(chǎn)品免費(fèi)套餐。其中，計(jì)算資源Amazon EC2首年12個(gè)月免費(fèi)，750小時(shí)/月；存儲(chǔ)資源 Amazon S3 首年12個(gè)月免費(fèi)，5GB標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)容量，詳情請(qǐng)點(diǎn)擊下方鏈接：

https://aws.amazon.com/cn/free/?nc2=h_ql_pr_ft&all-free-tier.sort-by=item.additionalFields.SortRank&all-free-tier.sort-order=asc&awsf.Free%20Tier%20Types=*all&awsf.Free%20Tier%20Categories=*allhttps://aws.amazon.com/cn/free/?nc2=h_ql_pr_ft&all-free-tier.sort-by=item.additionalFields.SortRank&all-free-tier.sort-order=asc&awsf.Free%20Tier%20Types=*all&awsf.Free%20Tier%20Categories=*all

?? 發(fā)展歷程

這么說(shuō)是不是還是不太了解 Amazon EMR 的魅力？那么想要深入理解 Amazon EMR，我們就需要了解與之相關(guān)的產(chǎn)品和它自身的發(fā)展歷程：

2006年，Hadoop推出，MapReduce 是 Hadoop 分布式計(jì)算框架的組成部分。HDFS是分布式存儲(chǔ)理念的產(chǎn)物，其提供跨集群中多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分發(fā)，非常適合管理不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)源，它為數(shù)據(jù)湖的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。而為了兼容Hadoop集群，AWS于2009年推出了 Amazon Elastic MapReduce（EMR）數(shù)據(jù)湖架構(gòu)，以跨EC2實(shí)例集群自動(dòng)置備HDFS。AWS EMR包含了幾乎所有Hadoop 生態(tài)體系中的核心組件，能夠滿足用戶各種各類(lèi)的數(shù)據(jù)分析需求。同時(shí)，在運(yùn)維層面，幫助業(yè)務(wù)人員自動(dòng)完成計(jì)算機(jī)資源準(zhǔn)備、操作系統(tǒng)安裝、Hadoop組件安裝、組件配置等一系列繁雜工作。

?? 功能簡(jiǎn)介

了解完Amazon EMR的過(guò)去，那么我們用它有什么好處呢？我這邊主要列舉了一些我個(gè)人認(rèn)為比較實(shí)用的一些特點(diǎn)，而這么多的優(yōu)點(diǎn)僅僅只是AWS EMR的冰山一角！

?? 成本低廉

使用Amazon EMR，可以更快地運(yùn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序和 PB 級(jí)數(shù)據(jù)分析，并且成本不到本地解決方案成本的一半。Amazon EMR 旨在降低處理大量數(shù)據(jù)的成本。其中一些功能有助于降低成本，包括較低的每秒單價(jià)、Amazon EC2 Spot 實(shí)例集成、Amazon EC2 預(yù)留實(shí)例集成、彈性和 Amazon S3 集成。

例如：日志文件分析就是一個(gè)不需要一直運(yùn)行的批量數(shù)據(jù)處理任務(wù)，我們可以每天定時(shí)運(yùn)行亞馬遜EMR集群進(jìn)行分析，分析完成后再刪除集群。 而傳統(tǒng)的人工構(gòu)建集群往往耗費(fèi)大量時(shí)間和精力，使用AmazonEMR會(huì)讓創(chuàng)建集群變得更容易。我們只需要一個(gè)命令就可以建立所需要的集群。特別是在數(shù)據(jù)量日益龐大的當(dāng)下，定時(shí)運(yùn)行集群與云計(jì)算的按需計(jì)費(fèi)模式（通過(guò)每秒單價(jià)來(lái)計(jì)算）相結(jié)合，可以大大節(jié)約處理成本。

PS：我這邊把定價(jià)鏈接放在下邊，真的劃算?。?！點(diǎn)擊就可以按需計(jì)算使用AWS EMR的費(fèi)用啦！

大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析 - Amazon EMR 定價(jià) - Amazon Web Serviceshttps://aws.amazon.com/cn/emr/pricing/?nc=sn&loc=4

?? 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)靈活

借助 Amazon EMR，我們可以利用多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，包括 Amazon S3、Hadoop 分布式文件系統(tǒng) (HDFS) 和 Amazon DynamoDB，可以靈活地進(jìn)行存儲(chǔ)。

?? 支持各類(lèi)工具

Amazon EMR 除了上述這些優(yōu)點(diǎn)之外，它還支持各種功能強(qiáng)大、經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的 Hadoop 工具，如 Apache Spark、Apache Hive、Presto 和 Apache HBase，洞察時(shí)間提升為足足原來(lái)的 2 倍。對(duì)此數(shù)據(jù)分析師使用 EMR Studio、Hue 和 EMR Notebooks 進(jìn)行交互式開(kāi)發(fā)、編寫(xiě) Apache Spark 作業(yè)，并向 Apache Hive 和 Presto 提交 SQL 查詢。

?? 具有高彈性

Amazon EMR還具有高彈性的特點(diǎn)。它使我們能夠快速、輕松地預(yù)配置所需的容量，以及自動(dòng)或手動(dòng)添加和移除容量。在處理要求不確定或者不能預(yù)料的情況下，這一功能對(duì)我們來(lái)說(shuō)是十分有用的。

例如，如果您大多數(shù)實(shí)例的處理發(fā)生在夜間，那么您白天可能需要 1000 個(gè)實(shí)例，而夜間則可能需要5000 個(gè)實(shí)例。另一種情況是，您可能在短期內(nèi)需要巨大的容量。借助 Amazon EMR，您可以快速預(yù)置數(shù)百或者數(shù)千個(gè)實(shí)例，自動(dòng)擴(kuò)展以滿足計(jì)算要求，并在作業(yè)完成后關(guān)閉集群（避免為空閑容量付費(fèi)）。

?? 使用場(chǎng)景

Amazon EMR的功能如此豐富，那使用場(chǎng)景廣泛嘛？

廢話，Amazon EMR的使用領(lǐng)域也相當(dāng)廣泛，主要可應(yīng)用于以下幾種情況：

（1）執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析：使用統(tǒng)計(jì)算法和預(yù)測(cè)性模型運(yùn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和 what-if 分析，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、相關(guān)性、市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶偏好。

（2）構(gòu)建可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管道：從各種來(lái)源中提取數(shù)據(jù)、大規(guī)模處理數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)提供給應(yīng)用程序和用戶。

（3）處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流：實(shí)時(shí)分析來(lái)自流式數(shù)據(jù)源的事件，以創(chuàng)建長(zhǎng)期運(yùn)行、高度可用且具有容錯(cuò)能力的流式數(shù)據(jù)管道。

（4）加速數(shù)據(jù)科學(xué)和 ML 采用：使用 Apache Spark MLlib、TensorFlow 和 Apache MXNet 等開(kāi)源 ML 框架。連接 Amazon SageMaker Studio 進(jìn)行大型模型訓(xùn)練、分析和報(bào)告。

可以說(shuō)Amazon EMR基本涵蓋了你能想象到的，所有一切和數(shù)據(jù)分析相關(guān)的領(lǐng)域，所以安心的選擇Amazon EMR準(zhǔn)沒(méi)錯(cuò)！

?? Integral Ad Sciences 使用 Amazon EMR 處理大數(shù)據(jù)

積分廣告科學(xué) （IAS） 是數(shù)字廣告驗(yàn)證領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者，致力于確保真實(shí)用戶在安全、合適的環(huán)境中觀看廣告。IAS 平均每天處理超過(guò) 1000 億筆網(wǎng)絡(luò)交易以進(jìn)行廣告驗(yàn)證，即每月處理數(shù)萬(wàn)億個(gè)數(shù)據(jù)事件。它每天分析數(shù)百萬(wàn)個(gè)頁(yè)面以確保品牌安全，并提供實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)建議，在10-50毫秒內(nèi)響應(yīng)API調(diào)用。它還在 10 毫秒內(nèi)為 99% 的請(qǐng)求提供已知的上下文分析分?jǐn)?shù)。

遇到的問(wèn)題：直到2019年，IAS在美國(guó)和歐洲運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)中心，在澳大利亞、新加坡和日本運(yùn)營(yíng)混合本地和云模型。該公司使用了中心輻射型模型，其中所有數(shù)據(jù)從這些分散的中心提取到新澤西州的數(shù)據(jù)中心進(jìn)行分析。為了支持峰值流量，IAS 必須購(gòu)買(mǎi)更多硬件，這需要數(shù)周的時(shí)間來(lái)配置，并且在較慢的季節(jié)中一直未使用，導(dǎo)致了閑置資源與浪費(fèi)。

客戶的需求：由于其持續(xù)的全球增長(zhǎng)，IAS希望架構(gòu)更快、更高效，選擇將數(shù)據(jù)遷移到AWS上。

使用AWS EMR后：IAS提高了敏捷性和成本效益，使其能夠在新區(qū)域推出并在數(shù)小時(shí)而不是數(shù)周內(nèi)部署產(chǎn)品。具體來(lái)說(shuō)，在將數(shù)據(jù)池化到數(shù)據(jù)湖中后，臨時(shí) Amazon EMR 集群將運(yùn)行作業(yè)，以將數(shù)據(jù)合并、豐富和聚合到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，它會(huì)根據(jù)工作負(fù)載自動(dòng)增加或減少集群中的實(shí)例或單位數(shù)，最終使得 IAS 的成本降低了 12%。

?? Paytm 使用 Amazon EMR 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺(tái)現(xiàn)代化并簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理

Paytm是數(shù)字金融服務(wù)的先驅(qū)，是印度最大的數(shù)字支付，商業(yè)和金融服務(wù)平臺(tái)。今天，它支持超過(guò)1700萬(wàn)商家，每天有數(shù)百萬(wàn)人使用它來(lái)支付水電費(fèi)，雜貨，電影票等。該公司的使命是幫助印度各地5億銀行業(yè)務(wù)不足的企業(yè)和個(gè)人建立信譽(yù)。

遇到的問(wèn)題：隨著數(shù)字支付服務(wù)的增長(zhǎng)，Paytm預(yù)見(jiàn)到數(shù)據(jù)量將迅速增長(zhǎng)，原本的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可能無(wú)法承載日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。

客戶的需求：Paytm需要一個(gè)能夠處理更大數(shù)據(jù)工作負(fù)載的平臺(tái)，并在正確的時(shí)間為其商家以及它們的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)提供正確的數(shù)據(jù)。

使用AWS EMR后：Paytm 在其本地?cái)?shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)方面面臨兩個(gè)主要挑戰(zhàn)：性能和可擴(kuò)展性。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，Paytm 的數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)采用了大數(shù)據(jù)平臺(tái) Amazon EMR，以較低的運(yùn)營(yíng)開(kāi)銷(xiāo)重新構(gòu)建其核心 ETL 處理。Amazon EMR 與 Paytm 預(yù)先存在的開(kāi)源工具兼容，使公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)易于設(shè)置、操作和擴(kuò)展，并與其他機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能堆棧集成。

借助 Amazon EMR，Paytm 現(xiàn)在可以輕松地安全地處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)工作負(fù)載 ，該平臺(tái)可以啟動(dòng)大數(shù)據(jù)集群，并在短短 10 分鐘內(nèi)執(zhí)行 Paytm 的大部分核心 ETL 處理，而之前最多需要 12 小時(shí)。此外，它可以在不再需要時(shí)被關(guān)閉，從而最大限度地減少不必要的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)成本。

Amazon EMR 為Paytm提供了構(gòu)建面向未來(lái)的數(shù)據(jù)平臺(tái)所需的工具和功能。由于容量預(yù)置和集群擴(kuò)展由 Amazon EMR 管理，Paytm現(xiàn)在可以以本地解決方案 70% 的速度向業(yè)務(wù)用戶交付數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，交付數(shù)據(jù)的速度提高了30%。

?? 關(guān)于Amazon EMR 的總結(jié)

一頓操作下來(lái)，我來(lái)這里總結(jié)一下。

首先亞馬遜云科技的 Amazon EMR 給我的感覺(jué)只有兩個(gè)字：方便！Amazon EMR 簡(jiǎn)化了大數(shù)據(jù)環(huán)境和應(yīng)用程序的構(gòu)建和操作，讓大數(shù)據(jù)處理更為便捷，用戶無(wú)需部署、管理和擴(kuò)展底層的基礎(chǔ)設(shè)施，可以直接使用開(kāi)源的數(shù)據(jù)框架運(yùn)行分析型程序。

其次從實(shí)戰(zhàn)效果和成本角度來(lái)說(shuō)，IAS與Paytm的實(shí)戰(zhàn)案例都清楚地體現(xiàn)了Amazon EMR為企業(yè)大大降低成本，從這方面打分的話，可以打95分（滿分100）。

最后盡管Amazon EMR的使用已經(jīng)十分簡(jiǎn)便了，但是亞馬遜云科技還是為我們準(zhǔn)備了非常詳細(xì)的官方教程，我將這些資源貼在下方，大家可以直接點(diǎn)擊學(xué)習(xí)：

Amazon EMR 入門(mén) – 大數(shù)據(jù)平臺(tái) – Amazon Web Services

?? 更多相關(guān)內(nèi)容

除此以外亞馬遜云科技還專為開(kāi)發(fā)者們打造了多種學(xué)習(xí)平臺(tái)：

1. 入門(mén)資源中心：從0到1 輕松上手云服務(wù)，內(nèi)容涵蓋：成本管理，上手訓(xùn)練，開(kāi)發(fā)資源。

https://aws.amazon.com/cn/getting-started/?nc1=h_ls&trk=32540c74-46f0-46dc-940d-621a1efeedd0&sc_channel=el

2. 架構(gòu)中心：亞馬遜云科技架構(gòu)中心提供了云平臺(tái)參考架構(gòu)圖表、經(jīng)過(guò)審查的架構(gòu)解決方案、Well-Architected 最佳實(shí)踐、模式、圖標(biāo)等。

https://aws.amazon.com/cn/architecture/?intClick=dev-center-2021_main&trk=3fa608de-d954-4355-a20a-324daa58bbeb&sc_channel=el

3. 構(gòu)建者庫(kù)：了解亞馬遜云科技如何構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)軟件。

https://aws.amazon.com/cn/builders-library/?cards-body.sort-by=item.additionalFields.sortDate&cards-body.sort-order=desc&awsf.filter-content-category=*all&awsf.filter-content-type=*all&awsf.filter-content-level=*all&trk=835e6894-d909-4691-aee1-3831428c04bd&sc_channel=el

4. 用于在亞馬遜云科技平臺(tái)上開(kāi)發(fā)和管理應(yīng)用程序的工具包：

aws工具下載_aws開(kāi)發(fā)工具_(dá)資源下載-AWS云服務(wù)

亞馬遜云科技居然為我們提供了這么多有趣的學(xué)習(xí)平臺(tái)，這真的對(duì)開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)太好了！讀到這里真的已經(jīng)心滿意足，收獲滿滿了！

難道你這就滿足了？

難道還有福利？

沒(méi)錯(cuò)，現(xiàn)在加入還有專屬福利：

福利一：100余種產(chǎn)品免費(fèi)套餐。其中，計(jì)算資源Amazon EC2首年12個(gè)月免費(fèi)，750小時(shí)/月；存儲(chǔ)資源 Amazon S3 首年12個(gè)月免費(fèi)，5GB標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)容量。

https://aws.amazon.com/cn/free/?nc2=h_ql_pr_ft&all-free-tier.sort-by=item.additionalFields.SortRank&all-free-tier.sort-order=asc&awsf.Free%20Tier%20Types=*all&awsf.Free%20Tier%20Categories=*all&trk=e0213267-9c8c-4534-bf9b-ecb1c06e4ac6&sc_channel=el

福利二：最新優(yōu)惠大禮包，200$數(shù)據(jù)與分析抵扣券，200$機(jī)器學(xué)習(xí)抵扣券，200$微服務(wù)與應(yīng)用開(kāi)發(fā)抵扣券。

https://www.amazonaws.cn/campaign/?sc_channel=el&sc_campaign=credit-acts-ldr&sc_country=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&sc_outcome=field&trkCampaign=request-credit-glb-ldr&trk=f45email&trk=02faebcb-3f61-4bcb-b68e-c63f3ae33c99&sc_channel=el

福利三：解決方案CloudFormation一鍵部署模版庫(kù)

https://aws.amazon.com/cn/quickstart/?solutions-all.sort-by=item.additionalFields.sortDate&solutions-all.sort-order=desc&awsf.filter-tech-category=*all&awsf.filter-industry=*all&awsf.filter-content-type=*all&trk=afdbbdf0-610b-4421-ac0c-a6b31f902e4b&sc_channel=el

亞馬遜云科技提供了這么多的福利與資源，還不心動(dòng)嘛？反正我是心動(dòng)了，現(xiàn)在就去領(lǐng)福利啦～文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-403005.html

到了這里，關(guān)于使用 Amazon EMR 構(gòu)建您的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！