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应用场景

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EMR Serverless Spark可以满足企业级用户的多种数据处理与分析需求。本文介绍EMR Serverless Spark的应用场景以及相应的解决方案。

建立数据平台

得益于其开放式架构设计,EMR Serverless Spark极大地简化并提升了在数据湖环境中对结构化和非结构化数据进行高效分析处理的能力。EMR Serverless Spark不仅集成了任务调度系统,使得您能够便捷地构建与管理数据ETL流程,轻松实现自动化及周期性数据处理,而且还内置了先进的版本控制机制。这一机制确保了开发与生产环境的彻底隔离,确保符合企业级用户在研发和发布流程方面的严格要求。这些特性共同保障了数据处理的可靠性和效率,同时满足企业级应用的高标准要求。

该方案优势如下:

  • 全托管免运维

  • 弹性扩展能力

  • 开放数据湖架构

  • 一站式的数据开发平台

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数据查询与分析场景

在传统数据平台下,数据仓库工程师和数据分析师通常面临两个不同的环境,甚至使用不同的引擎和语法,导致数据指标和算子行为存在差异。为了避免这种割裂情况,阿里云EMR Serverless Spark提供了一个统一的环境,可同时支持ETL任务编写和低延迟的数据查询。

该方案优势如下:

  • 一体化环境:EMR Serverless Spark不仅可以用于批作业的开发,还可满足数据的低延迟查询与分析。 

  • 极速:EMR Serverless Spark内置Fusion Engine,一个经过优化的向量化计算引擎,可以满足数据查询场景。