阿里云开源大数据平台E-MapReduce（简称EMR）具有广泛的应用场景。本文为您介绍EMR的主要应用场景。
数据湖场景
DataLake集群类型提供了数据湖分析场景所需的服务和相关湖格式，包括Hadoop、OSS-HDFS、Hive、Spark、Presto等。通过选择OSS-HDFS，集群的YARN服务不再依赖集群本地的HDFS，也不需要使用Core节点组，从而提高了集群的弹性和灵活性。此外，您还可以选择数据湖构建DLF作为数据目录服务，DLF可以提供统一的元数据服务，并支持湖上数据的管理，通过DLF可以简化和加速湖上数据的治理过程。
在数据湖场景下，通过采集程序，将用户的埋点日志近实时写入到OSS-HDFS，并使用Sqoop定时将业务数据库的数据同步到OSS-HDFS。在EMR集群中，利用Hive和Spark对原始数据进行清洗和加工，提取业务所需的指标，例如日活跃用户、用户留存、某SKU的新增订单等。白天可以通过弹性伸缩机制，只保留部分节点。同时，可以启动一个包含Trino或Presto的环境，以满足白天数据分析师或运营团队对数据的查询需求。
数据分析场景
OLAP集群类型提供了StarRocks、Doris、ClickHouse等服务。这些服务都具有高效的数据压缩、列式存储和并行查询等特性，使其在大数据分析场景中表现出色。可以用于用户画像、人群圈选、BI报表和业务分析等一系列的业务场景。
实时数据分析场景解决方案
步骤如下：
实时摄入：通过直接读取Kafka数据来实现。提供了Flink-Connector来支持Flink数据流的直接写入，并保证了exactly-once语义。此外，还支持Flink CDC来捕捉TP数据更新，并实时地将结果更新到StarRocks中。
数据分析：实现了实时数据分析生成的数据可以直接用于Serving，从而实现了实时和离线数据的统一融合。
实时数据建模：提供了实时数据建模聚合表，以支持实时聚合能力。强大的引擎和优化器保证了数据库在实时数据建模时的高效性。
实时更新：采用了delete-and-insert的实时更新策略，且在读取时无需进行主键合并，相较于采用了merge-on-read（unique）的合并策略，性能提升了3~15倍。
湖仓分析场景解决方案
查询层：复用了当前StarRocks的CBO和查询引擎能力，使得查询计算性能达到了Trino的3~5倍。
元数据管理：
支持Multi-Catalog管理，无缝对接HMS，同时支持自定义Catalog，便于和云厂商的DLF对接。
支持通用的Parquet、ORC、CSV等标准格式，实现了延迟物化和小文件合并读写。
支持多种数据湖格式，例如Hudi、Iceberg、DeltaLake和Paimon。
步骤如下：
实时摄入：屏蔽了底层数据源的细节，支持异构数据源数据联合分析，同时支持实时和离线数据的联合分析。
查询加速：采用了就近计算策略，例如表达式下推和聚合下推，以及分布式读取/数据源针对性优化策略。支持向量化解释ORC、Parquet格式，字典过滤、延迟物化等技术。
测试结果：进行了TPC-H和Hive查询等测试，与Presto（OR）相比，在同等条件下，性能提升了3~5倍以上，并且仅使用Presto资源的1/3即可获得相同的性能体验。
实时数据流场景
DataFlow集群类型提供了Flink、Kafka、Paimon等服务，主要用于解决实时计算端到端的各类问题，广泛应用于实时数据ETL和日志采集分析等场景。
通过采集程序将业务数据、日志和埋点数据等投递到EMR Kafka，利用Flink的实时计算功能将数据写入不同的分析系统，例如EMR StarRocks、EMR Hbase和阿里云的实时数仓Hologres，以提供实时分析、点查调用和BI报表分析等操作。
数据服务场景
DataServing集群类型提供了HBase、Phoenix和OSS-HDFS等的服务。通过选择HBase和OSS-HDFS，您可以将HBase的数据存储到湖上，并根据您的选择将HBase的WAL日志继续写入集群本地HDFS或OSS-HDFS。采用这种计算与存储分离的架构，可以减轻集群上的存储压力。一旦您的数据保存到湖上，恢复HBase集群将变得更加容易。
在数仓场景下，经过ETL计算，可以获取指定用户的标签信息，包括兴趣标签、兴趣话题、搜索关键词等，除了基本信息。通过编写程序，将每日新增或修改的用户信息写入EMR HBase集群。利用该集群提供的用户画像数据，可以建立圈选服务，并根据业务促销情况，有选择性地投放广告给一定范围的用户。同时，由于数据基于湖存储OSS-HDFS，可以创建一个新的EMR HBase集群，将其指向与主集群相同的HFile路径，以作为只读集群，从而分担主集群的读写压力。
