EMR全名Elatic MapReduce，是AWS針對MapReduce提供的彈性服務，讓我們可以更方便去調動雲端資源來去執行MapReduce的運算。介紹EMR之前，先一起來複習一下Hadoop與Spark。

1. Hadoop
Hadoop是一種分散式資料處理的服務，可以針對HDFS這種已分割過的資料，利用MapReduce去作分散式資源的配置，讓分割過的資料都可以得到對應的運算資源，以此加速資料的處理效率。

2. Spark
Spark一樣是一種大數據處理框架，透過內存技術的方式去做資料的處理，效率上更優於MapReduce。

EMR整合了Hadoop與Spark的大數據框架，並提供底層的運算服務建置，讓我們不需要花太多心力在infra的建置上。

EMR運算

• Master Node: 透過單一機器(在AWS上稱做EC2)去管理整個Cluster(聯合多台機器去進行運算)的節點。
• Core Node: 儲存資料(HDFS)的運算節點。
• Task Node: 不夾帶資料的運算節點。適合採用EC2的Spot Instance。Spot Instance是用議價的方式去租用機器，如果我們開出的價格高於其他出價人，就可以一直用這一台機器，反之，則會需要釋放出機器的使用權。因為Task Node上不存放HDFS的資料，所以一旦機器被收回，也不用擔心資料遺失的問題。

EMR雲端生態整合
EMR與AWS生態的各種雲端服務可以高度無縫的整合，讓我們可以考慮到多個面向來確保EMR運行的穩定。

• Computing: 啟用EC2來執行運算
• Security: 可設定IAM來管控EMR使用權限、CloudTrail可用來審查誰request EMR的服務
• Reliability: 以CloudWatch來監控服務穩定度，一旦有問題，可以發出alarm信件
• Data Storage: EMR的input與output可以跟S3連通
• Scheduling: 透過AWS Data Pipeline來排程

ChatGPT出題時間：

问题1：EMR的用途

问题： AWS EMR最适合用于哪种类型的数据处理工作？

A) 图像处理
B) 实时流数据处理
C) 批量和分布式数据处理
D) 关系型数据库管理

答案：C) 批量和分布式数据处理

解释： AWS EMR是用于批量和分布式数据处理的托管Hadoop框架，可用于大规模数据处理、分析和转换。

问题2：EMR的应用程序

问题： 在EMR中运行的应用程序通常使用什么类型的编程语言？

A) Java
B) JavaScript
C) Python
D) Ruby

答案：A) Java

解释： 虽然EMR支持多种编程语言，但Hadoop和大多数EMR应用程序通常使用Java编写。

问题3：EMR的数据分析场景

问题： 一个电子商务公司想要分析其网站访问日志，以了解用户行为和购买趋势。他们应该如何使用AWS EMR来实现这个分析场景？

A) 创建一个EMR集群，使用Hadoop处理访问日志文件，然后将结果存储在Amazon DynamoDB中。
B) 将访问日志文件上传到Amazon S3，然后使用EMR集群运行Spark作业来分析数据，最后将结果存储在Amazon Redshift中。
C) 创建一个EMR集群，将访问日志文件直接加载到Amazon QuickSight中进行分析。
D) 将访问日志文件上传到Amazon RDS，然后使用EMR集群运行Hive作业来分析数据。

答案：B) 将访问日志文件上传到Amazon S3，然后使用EMR集群运行Spark作业来分析数据，最后将结果存储在Amazon Redshift中。

解释： 在这种情况下，最佳做法是将访问日志文件存储在Amazon S3中，然后使用EMR集群运行Spark作业进行分析。分析结果可以存储在Amazon Redshift中，以便进行更深入的数据挖掘和可视化。

问题4：EMR的数据转换场景

问题： 一家制造公司想要处理其生产线上的传感器数据，以检测设备故障和优化生产效率。他们应该如何使用AWS EMR来实现数据转换和分析？

A) 将传感器数据上传到Amazon S3，然后使用EMR集群运行Presto作业来分析数据。
B) 创建一个EMR集群，将传感器数据直接加载到Amazon QuickSight中进行实时监控和分析。
C) 将传感器数据上传到Amazon RDS，然后使用EMR集群运行Spark Streaming作业来分析数据。
D) 将传感器数据上传到Amazon S3，然后使用EMR集群运行Apache Flink作业来进行实时数据处理和分析。

答案：D) 将传感器数据上传到Amazon S3，然后使用EMR集群运行Apache Flink作业来进行实时数据处理和分析。

解释： 在这种情况下，最佳做法是将传感器数据存储在Amazon S3中，并使用EMR集群运行Apache Flink作业，以实时处理和分析数据，以便检测设备故障和优化生产效率。

问题5：EMR的机器学习场景

问题： 一家电信公司想要使用机器学习来预测网络故障并进行维护计划。他们应该如何使用AWS EMR来实现这个机器学习场景？

A) 创建一个EMR集群，将网络数据加载到Amazon SageMaker中进行机器学习建模。
B) 将网络数据上传到Amazon S3，然后使用EMR集群运行Spark MLlib作业来构建机器学习模型。
C) 创建一个EMR集群，将网络数据直接加载到Amazon Machine Learning中进行预测。
D) 将网络数据上传到Amazon RDS，然后使用EMR集群运行TensorFlow作业来训练模型。

答案：B) 将网络数据上传到Amazon S3，然后使用EMR集群运行Spark MLlib作业来构建机器学习模型。