什么是MapReduce服务
MapReduce架构图
MapReduce架构包括了基础设施和大数据处理流程各个阶段的能力。
1、基础设施
MapReduce基于华为云弹性云服务器ECS构建的大数据集群,充分利用了其虚拟化层的高可靠、高安全的能力。
虚拟私有云(VPC)为每个租户提供的虚拟内部网络,默认与其他网络隔离。
云硬盘(EVS)提供高可靠、高性能的存储。
弹性云服务器(ECS)提供的弹性可扩展虚拟机,结合VPC、安全组、EVS数据多副本等能力打造一个高效、可靠、安全的计算环境。
2、数据采集
数据采集层提供了数据接入到MRS集群的能力,包括Flume(数据采集)、Loader(关系型数据导入)、Kafka(高可靠消息队列),支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。
3、数据存储
MapReduce支持结构化和非结构化数据在集群中的存储,并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。
HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。
OBS是对象存储服务,具有高可用低成本的特点。
HBase支持带索引的数据存储,适合高性能基于索引查询的场景。
4、数据融合处理
MapReduce提供多种主流计算引擎:MapReduce(批处理)、Tez(DAG模型)、Spark(内存计算)、SparkStreaming(微批流计算)、Storm(流计算)、Flink(流计算),满足多种大数据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。
基于预设的数据模型,使用易用SQL的数据分析,用户可以选择Hive(数据仓库),SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。
5、数据呈现调度
用于数据分析结果的呈现,并与数据治理中心DataArts Studio集成,提供一站式的大数据协同开发平台,帮助用户轻松完成数据建模、数据集成、脚本开发、作业调度、运维监控等多项任务,可以极大降低用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大数据处理中心。
6、集群管理
以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均是以分布式的方式进行部署,其部署、管理和运维复杂度较高。
MapReduce集群管理提供了统一的运维管理平台,包括一键式部署集群能力,并提供多版本选择,支持运行过程中集群在无业务中断条件下,进行扩缩容、弹性伸缩。同时MRS集群管理还提供了作业管理、资源标签管理,以及对上述数据处理各层组件的运维,并提供监控、告警、配置、补丁升级等一站式运维能力。