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Category: AWS Big Data

从 HDFS 迁移到基于 Amazon S3 的 Apache HBase 的技巧

从 Amazon EMR 5.2.0 开始,您可以选择基于 Amazon S3 上的 Apache HBase。在 S3 上运行 HBase 可为您额外带来多项优势,包括降低成本、数据持久性和更轻松地进行扩展。
HBase 提供了多个可用于迁移和备份 HBase 表的选项。迁移到 S3 上的 HBase 的步骤与适用于 Apache Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上的 HBase 的步骤类似。但是,如果您知道一些细微差别和一些“技巧”,则迁移会更容易。
在本文中,我将介绍如何使用一些常用的 HBase 迁移选项开始使用 S3 上的 HBase。

使用 Amazon Athena 查询 OpenStreetMap

这是 2017 年 OpenStreetMap 美国理事会成员 Seth Fitzsimmons 的一篇特邀博文。Seth 为 Humanitarian OpenStreetMap Team、Mapzen、美国红十字会以及世界银行等客户设计创新的地理空间解决方案。
OpenStreetMap (OSM) 式一个免费的可编辑世界地图,由志愿者创建和维护,可依据开放许可证使用。Mapbox、Foursquare、Mapzen、世界银行、美国红十字会以及其他公司和非营利组织使用 OSM 为全世界的用户提供地图、方向指引和地理背景。

使用 Amazon EMR 6.0.0(测试版)在 Docker 上运行 Spark 应用程序

Amazon EMR 团队很高兴宣布支持 Spark 2.4.3、Hadoop 3.1.0、Amazon Linux 2 和 Amazon Corretto 8的EMR 6.0.0 的公开测试版已经推出。在这个测试版中,Spark 用户可以使用 Docker Hub 和 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 中的 Docker 镜像来定义环境和库依赖项。使用 Docker,用户可以轻松管理依赖项并将其用于单个作业,而无需在集群的各个主机上安装依赖项。

Amazon EMR 对 Spark 集群提升弹性并增强恢复能力的实现

借助 Amazon EMR 中的自动扩展功能,客户可以根据集群使用情况或其他与作业相关的指标来动态扩缩集群。虽然这些功能可帮助您有效利用资源,但也可能会导致 EC2 实例在作业运行过程中关闭。这可能会导致计算和数据丢失,从而影响作业的稳定性或者因重新计算产生重复工作。

通过 EMR Notebooks 在运行的集群上安装 Python 库

本博文将讨论如何通过 EMR Notebook 直接在正在运行的集群上安装笔记本范围的Python库。在此功能推出之前,您必须依赖Bootstrap引导操作或使用自定义 AMI 来安装预置 EMR AMI 没有预先打包的其他库。接下来,博文还将讨论如何使用 EMR Notebooks 中本地可用的预安装 Python 库来分析结果并绘制图表。此功能在您无法访问 PyPI 存储库但需要分析和可视化数据集的情况下非常有用。

EMR Notebooks: 基于 Jupyter Notebook 的托管分析环境

EMR Notebooks 旨在帮助您轻松使用 Apache Spark 试验和构建应用程序。在本博文中,我将先介绍 EMR Notebooks 具备的一些优势。然后,我将介绍它的一些功能,例如将笔记本分离并附加到不同的 EMR 集群、从笔记本内部监控 Spark 活动、使用标签控制用户权限,以及设置用户模拟来跟踪笔记本用户及其操作。要了解如何创建和使用 EMR Notebooks,您可以访问使用 Amazon EMR Notebooks 或观看 AWS 在线技术讲座网络研讨会。

使用 AWS Glue 对非原生 JDBC 数据源运行 ETL 作业

AWS Glue 是一项完全托管的ETL(提取、转换和加载) 服务,可以帮助您更轻松地准备和加载数据以进行分析。在 AWS 管理控制台上,简单点击几下,就可以创建和运行 ETL 作业。只需要将 AWS Glue 指向您的数据源,AWS Glue 就可以发现您的数据,并将相关的元数据(例如,表定义和结构)存储在 AWS Glue的数据目录中。