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基于开源工具构建 EMR 数据分析平台（五）EMR 最佳实践
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原文中文，约13600字，阅读约需33分钟。
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内容提要
Amazon EMR 是一个托管的大数据集群平台，支持 Apache Hadoop 和 Spark，简化数据分析管理。它提供灵活的定价和集群规模调整，确保数据安全，支持多种管理界面。用户可选择不同版本和节点类型，以优化性能和成本，并支持自动扩缩容，适应各种工作负载需求。
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关键要点
- Amazon EMR 是一个托管的大数据集群平台，支持 Apache Hadoop 和 Spark，简化数据分析管理。
- EMR 提供灵活的定价选项，包括按需实例、预留实例和 Spot 实例，支持集群规模调整。
- EMR 通过 IAM、安全组、加密和 VPC 等 AWS 服务确保数据安全。
- 用户可以选择不同版本和节点类型，以优化性能和成本。
- 集群中的节点类型包括主节点、核心节点和任务节点，各自承担不同的角色。
- EMR 支持 EC2 Graviton 实例类型，提供更高的性价比和性能。
- 任务节点可以使用 Spot 实例以降低成本，但核心节点建议使用 On-Demand 实例以避免数据丢失。
- EMR 提供统一实例组和实例队列两种配置选项，用户可根据需求选择。
- 自动扩缩容机制支持根据工作负载自动调整 EC2 实例数量，分为托管扩展和自定义扩展策略。
- 托管扩展通过持续评估集群指标自动优化扩展决策，适用于实例组或实例队列。
- 集群选择可以采用常驻集群、瞬态集群和 Serverless 模式，以提升资源利用率和节约成本。
- 建议在集群中使用 Spot 实例和 On-Demand 实例的组合，以降低整体成本。
- 在选择实例类型时，建议使用实例队列形式，添加更多类型的实例以保障 Spot 实例的容量。
- 通过最佳实践的应用，EMR 在性能、成本和可靠性上具有显著优势。
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