MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。
大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。
针对上述问题，华为云提供了大数据MapReduce服务（MRS），MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合华为云计算、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通过对海量信息数据实时与非实时的分析挖掘，发现全新价值点和企业商机
产品架构
主要功能： MRS架构包括了基础设施和大数据处理流程各个阶段的能力。
1. 基础设施 MRS基于华为云弹性云服务器ECS构建的大数据集群，充分利用了其虚拟化层的高可靠、高安全的能力。 虚拟私有云（VPC）为每个租户提供的虚拟内部网络，默认与其他网络隔离。 云硬盘（EVS）提供高可靠、高性能的存储。 弹性云服务器（ECS）提供的弹性可扩展虚拟机，结合VPC、安全组、EVS数据多副本等能力打造一个高效、可靠、安全的计算环境。
2. 数据集成 数据集成层提供了数据接入到MRS集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。
3. 数据存储 MRS支持结构化和非结构化数据在集群中的存储，并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。
HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。
4. 数据计算 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。
5. 数据分析 基于预设的数据模型，使用易用SQL的数据分析，用户可以选择Hive（数据仓库），SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。
6. 数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现，并与数据湖工厂（DLF）集成，提供一站式的大数据协同开发平台，帮助用户轻松完成数据建模、数据集成、脚本开发、作业调度、运维监控等多项任务，可以极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。
7. 集群管理 以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均是以分布式的方式进行部署，其部署、管理和运维复杂度较高。
MRS集群管理提供了统一的运维管理平台，包括一键式部署集群能力，并提供多版本选择，支持运行过程中集群在无业务中断条件下，进行扩缩容、弹性伸缩。同时MRS集群管理还提供了作业管理、资源标签管理，以及对上述数据处理各层组件的运维，并提供监控、告警、配置、补丁升级等一站式运维能力。
产品优势 MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队，基于华为FusionInsight大数据企业级平台构筑。历经行业数万节点部署量的考验，提供多级用户SLA保障。
MRS具有如下优势： 1. 高性能 MRS支持自研的CarbonData存储技术。CarbonData是一种高性能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度器Superior，突破单集群规模瓶颈，单集群调度能力超10000节点。
2. 低成本 基于多样化的云基础设施，提供了丰富的计算、存储设施的选择，同时计算存储分离，提供了低成本海量数据存储方案。MRS可以按业务峰谷，自动弹性伸缩，帮助客户节省大数据平台闲时资源。MRS集群可以用时再创建、用时再扩容，用完就可以销毁、缩容，确保成本最优。
3. 高安全 MRS服务支持Kerberos安全认证，实现了基于角色的安全控制及完善的审计功能。MRS支持在华为云的公共资源区，资源专属区、客户机房的HCS Online上为客户不同物理隔离方式的一站式大数据平台。集群内支持逻辑多租，通过权限隔离，对集群的计算、存储、表格等资源按租户划分。
4. 易运维 MRS提供可视化大数据集群管理平台，提高运维效率。并支持滚动补丁升级，可视化补丁发布信息，一键式补丁安装，无需人工干预，不停业务，保障用户集群长期稳定。
5. 高可靠 MRS服务支持全节点高可用，实时短信/邮件通知。
应用场景
大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云MRS服务进行大数据处理。
1. 海量数据分析场景
海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点：
对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。
数据量巨大。
数据来源和格式多种多样。
数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。
例如在环保行业中，可以将天气数据存储在OBS，定期转储到HDFS中进行批量分析，在1小时内MRS可以完成10T的天气数据分析。
图1 环保行业海量数据分析场景
该场景下MRS的优势如下所示。
低成本：利用OBS实现低成本存储。
海量数据分析：利用Hive实现TB/PB级的数据分析。
可视化的导入导出工具：通过可视化导入导出工具Loader，将数据导出到DWS，完成BI分析。
2. 海量数据存储场景
用户拥有大量结构化数据后，通常需要提供基于索引的准实时查询能力，如车联网场景下，根据汽车编号查询汽车维护信息，存储时，汽车信息会基于汽车编号进行索引，以实现该场景下的秒级响应。通常这类数据量比较庞大，用户可能保存1至3年的数据。
例如在车联网行业，某车企将数据储存在HBase中，以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。
图2 车联网行业海量数据存储场景
该场景下MRS的优势如下所示。
实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。
海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。
分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。
3. 实时数据处理
实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。
例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。
图3 梯联网行业低时延流式处理场景
该场景下MRS的优势如下所示。
实时数据采集：利用Flume实现实时数据采集，并提供丰富的采集和存储连接方式。
海量的数据源接入：利用Kafka实现万级别的电梯数据的实时接入。
