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阿里雲E-MapReduce（Elastic MapReduce），是運行在阿里雲平臺上的一種大數據處理的系統解決方案。
簡介
E-MapReduce構建於雲服務器ECS上，基於開源的Apache Hadoop和Apache Spark，讓您可以方便地使用Hadoop和Spark生態系統中的其他周邊系統（例如，Apache Hive、Apache Pig和HBase等）來分析和處理自己的數據。不僅如此，E-MapReduce還可以與阿里雲其他的雲數據存儲系統和數據庫系統（例如，阿里雲OSS和RDS等）進行數據傳輸。
E-MapReduce的用途
以往在使用Hadoop和Spark等分佈式處理系統時，您通常需要執行如下步驟。
在上述使用流程中，真正跟用戶的應用邏輯相關的是步驟8~10，而步驟1~7都是前期準備工作，但這些前期準備工作都非常冗長繁瑣。E-MapReduce提供了集羣管理工具的集成解決方案，例如，主機選型、環境部署、集羣搭建、集羣配置、集羣運行、作業配置、作業運行、集羣管理和性能監控等。通過E-MapReduce，您可以從繁瑣的集羣構建相關的採購、準備和運維等工作中解放出來，只關心自己應用程序的處理邏輯即可。
此外，E-MapReduce還爲您提供了靈活的搭配組合方式，您可以根據自己的業務特點選擇不同的集羣服務。例如，如果您的需求是對數據進行日常統計和簡單的批量運算，則可以只選擇在E-MapReduce中運行Hadoop服務；如果您有流式計算和實時計算的需求，則可以在Hadoop服務基礎上再加入Spark服務。
E-MapReduce的組成
E-MapReduce最核心也是用戶直接面對的組件是集羣。E-MapReduce集羣是由一個或多個阿里雲ECS實例組成的Hadoop和Spark集羣。以 Hadoop爲例，每個ECS Instance上通常都運行了一些daemon進程（例如，NameNode、DataNode、ResouceManager和NodeManager），這些daemon 進程共同組成了Hadoop集羣。其中運行NameNode和ResourceManager的節點稱爲Master節點，而運行DataNode和NodeManager的節點稱爲Slave節點。
例如，下圖是一個包含一個Master節點和三個Slave節點的E-MapReduce集羣。
本文來自 阿里雲文檔中心 什麼是E-MapReduce
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