189 8069 5689
如何通过AWS EMR降低集群计算成本，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
创新互联建站是一家朝气蓬勃的网站建设公司。公司专注于为企业提供信息化建设解决方案。从事网站开发，网站制作，网站设计，网站模板，微信公众号开发，软件开发，小程序制作，10余年建站对柴油发电机等多个行业，拥有多年的网站设计经验。
AWS EMR是一个计算集群。可以通过ta创建自定义配置的虚拟机，并自动安装所需计算框架（Spark，Hadoop，Hive等），以便用来进行大数据计算。
公司目前有一个项目，通过爬虫收集数据，离线计算得到用户画像，并将最终结果写入rds，通过api向外展示数据。
计算框架 Spark
调度框架 Airflow
数据存储 Hadoop，MySQL
数仓工具 Hive，Presto
辅助工具 Zepplin
脚本语言 Java，Scala，Python
环境
我们在某云厂商开了6台虚拟器（4核8G），spark on yarn模式运行，其中1台作为主节点，运行hadoop主节点和airflow调度程序，其余作为数据节点。
计算过程
通过Spark Streaming将数据落地到Hadoop
Airflow定时向主节点通过Spark-submit方式提交命令
Spark计算后将最终结果写入Mysql
平时开发人员可以在Zepplin进行查询
效果
计算流程可以正常进行
思考
通过一段时间的观察分析，我们发现
大部分计算任务都能在较短时间内完成
机器每天闲置时间很长
业务没有很高的实时性要求
高配置虚拟器成本很高
结论
基于现状，我们希望能有个即开即用的系统，就像电脑一样，要用就打开，用完就关闭。经过调研，最终选择了AWS的EMR。
环境
在将系统迁移到AWS EMR之后，在AWS上开了一台虚拟器（1核2G）运行Airflow和Kinesis
这台虚拟器需要一直运行，但Airflow本身不需要高配置
计算过程
通过Kinesis将数据落到S3
Airflow定时发起任务
发起创建EMR请求
可自定义机器配置，要安装的计算框架，也可覆盖框架配置。可通过Python脚本检测集群是否创建成功
提交计算任务
关闭集群
效果
计算流程可以正常进行，但不需要长开机器了，只需要一台低配来触发定时任务即可
思考
通过一段时间的观察
EMR费用比起虚拟器，确实便宜很多
可以通过console台查看集群状态，控制集群开关
不方便的地方，平时要查看Hadoop的数据，需要自己写脚本拉取，不能使用辅助工具了
准备工作
注册AWS账号，登录
开通EMR，S3
开通S3的目的是为了持久化数据，因为EMR集群本身不带额外硬盘，需要外部介质储存
开通AWS内网可访问的Mysql
如果不用Hive，可跳过这一步，同理，需要外部介质储存Hive的数据结构
准备创建EMR集群的脚本
这里有个坑，开始我们使用的AWS SDK来做这件事，但无法自定义计算框架配置（应该是BUG），最初我们通过修改SDK源码解决了这个问题，但后来发现基本没用到SDK其他功能时，我们将这部分代码提成了单独的文件，由于使用了Airflow进行调度，所以决定用了Python
编写Spark任务，打包上传至S3
EMR LIB
# coding: UTF-8
import boto3, json, requests, requests
from datetime import datetime
def get_region():
# 这个地址不用改
r = requests.get("http://169.254.169.254/latest/dynamic/instance-identity/document")
response_json = r.json()
return response_json.get('region')
def client(region_name):
global emr
emr = boto3.client('emr', region_name=region_name)
# 创建EMR
def create_cluster(name):
param = {
# 修改需要的框架
"Applications":[{
"Name":"Hadoop"
},{
"Name":"Hive"
},{
"Name":"Spark"
}],
# 这里的名字会显示到控制台
"Name":name,
"ServiceRole":"EMR_DefaultRole",
"Tags":[],
"ReleaseLabel":"emr-5.26.0",
"Instances":{
"TerminationProtected":False,
"EmrManagedMasterSecurityGroup":"sg-0085fba9c3a6818f5",
"InstanceGroups":[{
"InstanceCount":1,
"Name":"主实例组 - 1",
"InstanceRole":"MASTER",
"EbsConfiguration":{
"EbsBlockDeviceConfigs":[{
"VolumeSpecification":{
"SizeInGB":32,
"VolumeType":"gp2"
},
"VolumesPerInstance":1
}]
},
# 修改需要的硬件配置
"InstanceType":"m4.large",
"Market":"ON_DEMAND",
"Configurations":[{
# 修改Hive的meta源
"Classification":"hive-site",
"Properties":{
"javax.jdo.option.ConnectionURL":"jdbc:mysql://host:port/db?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8",
"javax.jdo.option.ConnectionDriverName":"org.mariadb.jdbc.Driver",
"javax.jdo.option.ConnectionUserName":"user",
"javax.jdo.option.ConnectionPassword":"pwd"
}
},{
"Classification":"yarn-env",
"Properties":{},
"Configurations":[{
"Classification":"export",
"Properties":{
"AWS_REGION":"cn-northwest-1",
"S3_ENDPOINT":"s3.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn",
"S3_USE_HTTPS":"0",
"S3_VERIFY_SSL":"0"
}
}]
}]
},{
"InstanceRole":"CORE",
"InstanceCount":1,
"Name":"核心实例组 - 2",
"Market":"ON_DEMAND",
# 修改需要的硬件配置
"InstanceType":"r5d.2xlarge",
"Configurations":[{
"Classification":"hive-site",
"Properties":{
"javax.jdo.option.ConnectionURL":"jdbc:mysql://host:port/db?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8",
"javax.jdo.option.ConnectionDriverName":"org.mariadb.jdbc.Driver",
"javax.jdo.option.ConnectionUserName":"user",
"javax.jdo.option.ConnectionPassword":"pwd"
}
},{
"Classification":"yarn-env",
"Properties":{},
"Configurations":[{
"Classification":"export",
"Properties":{
"AWS_REGION":"cn-northwest-1",
"S3_ENDPOINT":"s3.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn",
"S3_USE_HTTPS":"0",
"S3_VERIFY_SSL":"0"
}
}]
}]
},{
# 修改需要的工作节点数
"InstanceCount":4,
"Name":"任务实例组 - 4",
"InstanceRole":"TASK",
"EbsConfiguration":{
"EbsBlockDeviceConfigs":[{
"VolumeSpecification":{
"SizeInGB":32,
"VolumeType":"gp2"
},
"VolumesPerInstance":4
}]
},
# 修改需要的硬件配置
"InstanceType":"r5d.2xlarge",
"Market":"ON_DEMAND",
"Configurations":[{
"Classification":"hive-site",
"Properties":{
"javax.jdo.option.ConnectionURL":"jdbc:mysql://host:port/db?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8",
"javax.jdo.option.ConnectionDriverName":"org.mariadb.jdbc.Driver",
"javax.jdo.option.ConnectionUserName":"user",
"javax.jdo.option.ConnectionPassword":"pwd"
}
},{
"Classification":"yarn-env",
"Properties":{},
"Configurations":[{
"Classification":"export",
"Properties":{
"AWS_REGION":"cn-northwest-1",
"S3_ENDPOINT":"s3.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn",
"S3_USE_HTTPS":"0",
"S3_VERIFY_SSL":"0"
}
}]
}]
}],
"KeepJobFlowAliveWhenNoSteps":True,
"Ec2SubnetId":"subnet-027bff297ea95039b",
"Ec2KeyName":"hifive.airflow",
"EmrManagedSlaveSecurityGroup":"sg-05a0e076ee7babb9e"
},
"JobFlowRole":"EMR_EC2_DefaultRole",
"Steps":[{
"HadoopJarStep":{
"Args":["state-pusher-script"],
"Jar":"command-runner.jar"
},
"Name":"Setup Hadoop Debugging"
}],
"ScaleDownBehavior":"TERMINATE_AT_TASK_COMPLETION",
"VisibleToAllUsers":True,
"EbsRootVolumeSize":10,
"LogUri":"s3n://aws-logs-550775287661-cn-northwest-1/elasticmapreduce/",
"AutoScalingRole":"EMR_AutoScaling_DefaultRole"
}
cluster_response = emr.run_job_flow(**param)
return cluster_response['JobFlowId']
# 获取EMR访问入口
def get_cluster_DNS(cluster_id):
response = emr.describe_cluster(ClusterId=cluster_id)
return response['Cluster']['MasterPublicdnsName']
# 等待集群创建完成
def wait_for_cluster_creation(cluster_id):
emr.get_waiter('cluster_running').wait(ClusterId=cluster_id)
# 关闭EMR
def terminate_cluster(cluster_id):
emr.terminate_job_flows(JobFlowIds=[cluster_id])调用测试
# 创建6台机器的集群（1 master，1 core，4 worker）
cluster_id = create_cluster("biz_daily_2020_10_09")
# 阻塞直到创建成功
wait_for_cluster_creation(cluster_id)
# dns相当于虚拟机的ssh地址，每次都不同
# ssh登录这个地址可以提交spark命令了，这里使用Airflow的SSHOperator模拟登录并提交命令
cluster_dns = get_cluster_dns(cluster_id)
# 关闭集群
terminate_cluster(cluster_id)Airflow 1.9.0的时间模板{{ ds }}生成的是格林尼治时间，要改为我国时间，需手动加8小时，不知道新版本是否支持本地时间。
ssh登录dns用户名hadoop，这个用户是AWS生成的，似乎无法修改。
看完上述内容，你们掌握如何通过AWS EMR降低集群计算成本的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！