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内容提要
Amazon EMR 是一个托管的大数据处理平台，支持 Apache Hadoop 和 Spark。用户可以通过按需容量预留（ODCR）灵活预留资源，以确保在高需求时段（如促销季）有足够的资源供应。ODCR 分为 Open 和 Targeted 两种模式，分别适用于普通集群和核心任务集群，从而优化成本和提高效率。本文介绍了如何配置 EMR 集群以实现资源保障和成本优化。
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关键要点
- Amazon EMR 是一个托管的大数据处理平台，支持 Apache Hadoop 和 Spark。
- 用户可以通过按需容量预留（ODCR）灵活预留资源，以确保在高需求时段有足够的资源供应。
- ODCR 分为 Open 和 Targeted 两种模式，分别适用于普通集群和核心任务集群。
- ODCR 提供比预留实例（RI）更灵活的资源预留方式，可以指定自动生效和终止时间。
- 在促销季前通过 ODCR 提前预定资源是一种有效保障资源供应的做法。
- Open 模式 ODCR 适用于成本优先的普通集群，多个集群共享资源池。
- Targeted 模式 ODCR 适用于高优先级集群，资源池专项供应特定集群。
- ODCR 的配置需要添加相应的权限，并通过 AWS CLI 创建容量预留。
- 在创建集群时，可以通过配置优先使用 ODCR 资源来保障资源供应。
- ODCR 的使用策略可以通过 CapacityReservationOptions 进行配置。
- 手动扩缩容和 Managed Scaling 都可以使用 ODCR 进行资源管理。
- 总结中强调了 ODCR 在资源紧张时确保资源供应的能力，以及为不同类型集群选择合适的 ODCR 模式。
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