在本文中，我们将准备好资料环境。设定大资料环境曾经是一件大事。如今，借助云技术，减少了流程数量，使事情变得更简单。本文介绍了阿里云的各种大资料解决方案，并向您展示了开始使用这些服务的步骤。
资料储存
大资料最基本的要求是储存。阿里云的物件储存服务（OSS）是一种基于云的储存服务，可帮助储存大量不同型别和不同来源的资料。它非常适合大量的多媒体档案。无论资料型别或访问频率如何，OSS都可以提供帮助。它甚至包括迁移工具，用于将资料从内部部署或第三方提供商迁移到OSS。
在阿里巴巴的主页上，转到“ 产品 ”选项卡，然后选择“ 储存” 下的“ 物件储存服务 ”。
点选立即购买。定价基于您储存的资料量。储存的越多，每单位成本就越少。阿里云提供高达5GB的免费储存空间。
同意启用OSS的条款和条件，您将看到Order Complete页面。
现在您可以开始建立用于E-MapReduce的储存桶。转到OSS控制台，然后单击Create Bucket。
在Create Bucket向导中，填写必要的详细资讯。让我们在命名转换中使用“ demo1 ” 的常量，在整篇文章中使用“ Singapore ”作为Region。
如果需要，请更改储存桶的配置。在左侧面板中，您将看到建立的储存桶。单击它并移至“ 基本设定”选项卡。
您可以在必要时更改配置。单击日志下的configure并启用日志。7OSS现在可以在启用日志的情况下使用。
资料处理
我的储存现在已经完成。对于资料处理，我们有两个主要的阿里云产品供您检视。
MaxCompute - 阿里巴巴处理大资料的平台
E-MapReduce - 用于管理和处理大资料的丰富框架
在本文中，我们将专注于使用阿里云的E-MapReduce的大资料
什么是E-MapReduce？
阿里巴巴云Elastic MapReduce，也称为EMR或E-MapReduce，提供完全托管服务，允许您在几分钟内为大资料应用程序建立Hadoop丛集。它建立在ECS之上，使用Apache Hadoop和Spark等开源工具（第一篇文章中介绍），它构成了E-MapReduce的核心，通过使用者友好的Web界面快速处理和分析大量资料。
为什么选择E-MapReduce？
E-MapReduce负责丛集建立和配置所需的大多数基本任务，同时提供用于管理和使用丛集的整合框架。它利用了Hadoop和Spark的全部功能，因此您无需从头开始配置Hadoop。它也基于Spark - 这意味着您甚至可以传输大量资料。它可以轻松地与阿里巴巴云的其他产品整合，如阿里巴巴弹性计算服务（ECS）和OSS。
什么是Hadoop丛集？
我们在第一篇文章中遇到了“Hadoop”这个术语。那么，什么是丛集？
甲簇是集合的节点，其中一个 节点是一个物理机上执行的程序。Hadoop丛集有两个主要优点。首先，你有大量的资料，你不能指望它是同质的。Hadoop丛集在这种情况下有所帮助，因为它将资料划分为块，每个节点并行处理资料。其次，大资料每天都在增长。因此，对于可能需要扩充套件的群集设定存在持续配置，即在需要时新增或移除群集中的节点。是的，Hadoop丛集也可以解决这个问题，因为它可以线性扩充套件。
Hadoop是一个主从模型，其中两个主要元件是：
主节点 - 群集由执行NameNode，Secondary NameNode和JobTracker的单个主节点 组成。NameNode储存HDFS的元资料。Secondary NameNode保留NameNode资料的备份，JobTracker使用MapReduce监视资料的并行处理
工作节点 - 丛集可以具有任意数量的工作节点。该元件执行DataNode，它储存实际资料和TaskTracker辅助的Task Tracker服务。
丛集的型别
单节点丛集 - 也称为伪分散式丛集，其中Namenode和Datanode在同一台计算机上执行。
多节点丛集 - 也称为分散式丛集，其中一个节点充当主节点，其他节点充当从节点。这些型别的群集的预设复制因子设定为3。
高可用性丛集 - 在标准配置中，NameNode成为单点故障，因为如果Namenode出现故障，整个丛集将变为不可用。不可用的原因可能是计划内或计划外事件。该丛集允许我们同时执行两个Namenode，即Active NameNode和Standby / Passive NameNode。如果一个NameNode发生故障，另一个NameNode将自动接管，从而减少丛集的停机时间。
在阿里巴巴，每个单个节点都是一个ECS例项，其中一个将是主例项，其他节点将是工作者/核心例项。大多数业务场景使用多节点丛集，因为需要处理和分析大量资料。
让我们在EMR中建立一个简单的丛集。
登入您的阿里云账户，点选右上角的“控制台”。这导致仪表板包含诸如使用的资源，计费等资讯。
在左侧，有各种导航图示。其中选择“产品”，并选择E-MapReduce进行分析。
这导致了EMR控制台
您需要预设的EMR角色才能开始使用该服务。如果您尚未进行此设定，您将看到如下所示的警告。
在这种情况下，单击“转到RAM”并通过单击“ 确认授权策略 ”设定预设EMR角色。
接下来，确保您有一个AccessKey。在右上角，将鼠标悬停在使用者名称上，然后从下拉列表中选择AccessKey。
忽略安全提示。单击“开始使用Sub User的AccessKey”将转到文件中心，您可以在其中找到开始的步骤
继续管理访问金钥并继续“建立访问金钥”
几秒钟后，您将看到建立的访问金钥。
现在已经设定了所有先决条件，请确定群集所在的区域。如果需要更好的网络连线，请将所有阿里巴巴产品放在同一区域。如前所述，我们将在整篇文章中使用“新加坡”。现在我的OSS和EMR在同一个位置。
现在点选“ 建立群集”。如果阿里巴巴要求任何其他角色授权，请继续进行设定，从而进一步建立群集。
阿里巴巴E-MapReduce提供了四种不同的丛集型别，如下所示：
Hadoop丛集：它提供各种大资料工具，如：
用于分散式储存和处理的Hadoop，Hive和Spark。
Spark Streaming，Flink和Storm构成了流处理系统。
Oozie和Pig负责处理和安排工作。
德鲁伊丛集：帮助实时互动式分析，以低延迟查询大量资料。与EMR Hadoop，EMR Spark和OSS合作，它提供实时解决方案。
资料科学丛集：专为大资料和人工智能场景配置的资料科学家更好的丛集，它还提供Tensor Flow模型。
Kafka丛集：高吞吐量和可扩充套件性的分散式讯息系统，提供完整的服务监控系统。
软件配置
目前，我们将建立一个Hadoop丛集。选择“Hadoop”。您将拥有一组所提及版本的必需服务。您还可以从可选服务中选择其他工具。
高安全性模式：在此模式下，您可以为预设情况下关闭的群集设定身份验证。完成软件配置后，单击“下一步”并转到“硬件配置”。
硬件配置
在“硬件设定”选项卡中，您可以设定群集所需的一些服务，如虚拟私有云（VPC），虚拟交换机（VSwitch）和安全组。
网络型别：选择区域时，将选择VPC和VSwitch .created。否则建立一个新的。
让我们建立一个新的VPC。移至VPC控制台并单击“建立VPC”
在VPC和VSwitch向导中，提供VPC的区域和名称，然后单击“确定”。
单击确定将开始建立VPC和VSwitch。您可以在ok位置看到“正在建立”。建立后，您可以看到下面的视窗。
点选完成。现在你已经建立了一个。如果您没有看到建立的，请单击“重新整理”。
建立VPC后，返回“硬件配置”页面，然后选择现在建立的页面。
如果您是第一次建立群集，则不会选择任何安全组。命名以建立新的安全组。
由于Hadoop是主从模型，因此请选择主服务器和核心例项的配置
还要选择核心例项的数量以确定资料节点的数量。这里我们给出了核心例项= 2，从而建立了一个多节点丛集。
完成后，您将看到以下估算的价格。基于此，您甚至可以更改例项型别和磁盘大小。最后，单击下一步。
基本配置
在此选项卡上，为丛集命名，设定日志路径（我们之前在OSS中设定）。
还授权角色并为群集设定密码，稍后我们将使用该密码来访问群集。一切都完成后，点选确定。在建立群集时放松几秒钟。现在回到EMR控制台，有你的丛集。
我们点选“管理”。您将看到预设启动的所有工具。您可以随时启动，停止，重新启动服务甚至监控它们。如果需要，新增安全性并新增额外服务。
构建丛集的最佳实践
要处理的资料量是决定每台机器的节点数和内存容量的关键。
使用预设配置执行作业，并观察所需的资源和时间。基于此继续增强丛集。
该丛集现已准备好迎接重大交易 - 准备好与大资料一起玩！
在下一篇文章中，我们将讨论资料来源和各种资料格式，以将资料摄取到我们的大资料环境中。
