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与自建 Hadoop 集群相比，弹性 MapReduce 能提供更方便、更安全、更可靠的云端 Hadoop 服务。

除提供 Hadoop 集群类型外，还支持 Druid 和 ClickHouse 大数据集群，提供更丰富的大数据架构。

灵活

只需几分钟即可获得一个安全可靠的 Hadoop 集群，以运行 Hive、Spark、Presto 、Impala、ClickHouse、Druid、Flink 等主流开源大数据计算框架，覆盖用户交互式 BI、数仓场景、实时计算等场景的需求。

提供对现有弹性 MapReduce 集群进行快速弹性伸缩的能力，实时调配云端计算资源以应对业务数据的快速波动，节省高昂的预留 IT 硬件成本。

可靠

Master 节点容灾设计，备节点秒级拉起，保障大数据服务可用性。

完善的监控体系建设，您可以通过短信渠道秒级感知集群组件及任务的运行异常状况。

支持将 Hive 元数据存放于 MetaDB，元数据可靠性达99.9996%。

支持分析存放于 COS 的高存储耐久性的 PB 级数据。

集群默认开启回收站功能，提供误删除设备的找回机制。

安全

可通过便捷的 VPC 网络安全隔离手段规划托管 Hadoop 集群网络策略，支持网络 ACL 和安全组，可从子网和节点维度筛选流量，全方位满足网络安全需求。

腾讯云品质的安全加固服务为 EMR 集群提供一体化的安全服务，涵盖网络防护、入侵检测、漏洞防护等。

提供集群级别的 Kerberos 认证，保障集群访问安全。

易用

可以响应业务需求创建不同版本的集群分析 COS 上的同一份数据。

可以借助开箱即用的 Hue、Oozie 等社区组件随心分析位于数据节点或 COS 上的 PB 级数据，无需担心产生任何知识迁移成本。

近千项集群级、组件级监控指标，搭配监控概览页面，提供丰富且清晰易用的监控系统。

灵活支撑云端多机型集群，实现对异构配置集群在扩容、配置下发等场景下的轻松应对，以更优硬件配置应对业务分析挑战。

节约成本

通过 EMR 服务，可以按业务曲线随心伸缩托管 Hadoop 集群，缩减高昂的硬件成本。

丰富的运维工具支持，大幅提升运维工作效率，让工程师更专注于业务本身的商业价值，摆脱重复搭建监控、安全、运维工具等基础设施。

支持温冷数据的对象存储 COS/CHDFS 存储，成本有效降低28% - 50%。

结合统一 Hive 元数据库以及统一对象存储，实现跨集群的同数据集分析架构，集群按需创建或销毁，节省集群柔性成本。

弹性 MapReduce 结合云技术和 Hadoop、Hive、Spark、Storm 等社区开源技术，为您提供安全、低成本、高可靠、可弹性伸缩的云端 Hadoop 服务。其主要功能体现在以下方面：

弹性伸缩

分钟级集群创建
通过控制台数分钟就可创建一个安全、稳定的云端托管 Hadoop 集群。

分钟级集群扩缩容
仅需数分钟即可对现有 EMR 集群进行平滑扩缩容，以适应互联网业务需求的快速变化。

API 支持
支持通过 API 方式便捷的在程序中创建、扩缩容、销毁 EMR 集群。

存储计算分离

集群内存储计算分离
集群内支持按照存储节点、计算节点的模式来规划云端 Hadoop 集群，以支持客户对计算节点的随意伸缩来降低硬件成本。

基于 COS 的存储计算分离
支持把待分析海量数据存放于 COS，在通过 COS 规模化效应降低存储成本的同时，您还可以创建不同 EMR 版本分析同一份数据，这将为您带来极度的架构灵活性。

运维支撑

监控与多渠道告警
提供完善的监控运维体系，对包含 Spark、Hive、Presto 等在内的组件异常和任务异常的秒级感知，以保障大数据集群的稳健运行。

技术服务支持
在提供完善技术文档之外，还支持包含邮件、QQ、微信等渠道在内的技术服务体系，为客户提供完备的技术支持。

安全

EMR 创建的 CVM 子机同时会创建安全组来限制外网访问。各组件 Web UI 均通过其中一台有外网 IP 的子机进行访问，并且通过用户名和密码进行验证，有外网 IP 的子机安全组只开放 SSH 端口和代理访问端口。

CVM 子机如果更换项目会导致 CVM 安全组丢失。

弹性 MapReduce（EMR）集群应用场景很多，Hadoop 和 Spark 能够支持的场景 EMR 都可以支持，因为 EMR 本质就是 Hadoop 和 Spark 的集群服务。下文为 EMR 应用的经典场景。

离线数据分析

把游戏、Web 应用、手机 App 等业务服务器上的海量日志同步到 EMR 的数据节点或 COS 后，可借助于 Hue 等工具使用 Hive、Spark、Presto 等主流计算框架快速获取数据洞察力。可使用 Sqoop 等工具加载分散于各 TencentDB 或其他存储引擎的数据，并把分析后的数据同步到 TencentDB，为 RayData 这样的数据可视化产品提供数据支撑。

流式数据处理

在程序/工具中通过 API、SDK 把位于业务服务器上实时产生的数据 Push 到 CMQ 消息中间件之后，可在 EMR 产品中选择合适的流式数据处理引擎来分析数据，以实现对业务变动的实时告警；还可以把分析结果实时同步到 TencentDB 等存储引擎，以便于通过 RayData 等数据可视化产品对业务状态进行实时可视化检测。

分析 COS 数据

可通过 EMR 产品快速分析存储于 COS 上的海量数据，以实现彻底的存储计算分离。通过这样的设计，可充分利用 COS 提供的丰富数据同步工具，同时还可以让多个不同版本 Hadoop 集群分析同一份数据，以满足数据一致性及历史原因导致的多版本 Hadoop 集群共存的问题。