开源大数据平台建设经典案例合集

开源大数据平台建设经典案例合集阿里云开源大数据平台 E-MapReduce（简称“EMR”）是云原生开源大数据平台，为客户提供简单易集成的 Hadoop、Hive、Spark、StarRocks、Flink、Presto、ClickHouse 等开源大数据计算和存储引擎。EMR 计算资源支持灵活的弹性控制，支持 on ECS、on ACK 以及 Serverless 多种部署形态。

在数字化转型的浪潮中，企业如何高效挖掘数据价值、构建敏捷的分析体系，已成为核心竞争力之一。EMR 作为云原生开源大数据平台，凭借其全栈技术生态、弹性资源和开箱即用的优势，已在多个行业头部企业中落地实践，覆盖云原生数据湖、实时湖仓分析、数据湖治理、机器学习等场景。本文精选多个标杆案例，解读 EMR 如何助力企业释放数据价值。

一、云原生数据湖与湖仓一体化的创新实践

EMR on ECS 将 EMR 的大数据处理功能与 ECS 的容器化部署优势相结合，使得您可以更加灵活地配置和管理 EMR 集群，从而更好地适应复杂的数据处理和分析场景。通过 EMR on ECS，您可以快速创建、管理和运维 EMR 集群，同时也能够更加高效地使用计算和存储资源。支持数据湖场景、数据分析场景、实时数据流场景、数据服务场景。

1. 小红书基于阿里云 EMR 实现业界最大数据湖 0 故障迁移**小红书基于阿里云EMR+DLF 实现百 PB 数据湖上云，解决了存量数据规模大、历史数据混乱（无主任务、非标操作多）、业务双跑校验难、团队协作复杂等难题。基于 DLF 标准化产品能力实现全增量一体化同步，通过双向双跑策略与数据校验修复，实现核心数据偏差率<0.1%，JindoSDK 自动路由确保割接阶段非标任务无缝迁移，最终完成业界最大数据湖（500PB数据、11万任务，参与人数1500人，涉及部门40+）0故障迁移。迁移至阿里云上后，数据湖可通过多个 OSS Bucket 支持纳入统一资源池，实现多个 Bucket 共享资源池内的 OSS 吞吐及 QPS 能力，助力小红书在面向复杂业务场景时，灵活调配资源，高效利用吞吐性能，降低不同业务租户间的互相影响。此外，阿里云原生 HDFS+DLF 元数据可实现无缝对接 Hadoop EMR 体系，支持元数据线性扩展能力，轻松应对小红书数百 PB 数据下的元数据线性增长。

【阿里云公众号】小红书！业界最大数据湖0故障迁上阿里云(https://x.sm.cn/6OQxifC)

【是小红书人啊公众号】小红书迁云背后：业界最大体量项目如何0故障落地？(https://x.sm.cn/17oRbIU)

2. 百观科技：基于 EMR 进行数据湖重构

百观科技为应对海量数据处理及算力成本挑战，基于阿里云 EMR 重构系统。EMR 依托 OSS 存储构建 LakeHouse，支持 Spark/lceberg 等开源生态，通过定制化弹性调度将百观集群利用率从45%提升至70%，并选用基于倚天 ARM ECS 机型的 EMR Trino 方案优化 OLAP 查询成本，实现高效稳定的数据全流程处理。
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3. 喜马拉雅基于 EMR 构建云原生大数据平台

喜马拉雅基于 EMR 数据湖解决方案，构建了存算分离的云原生大数据平台，正式开启了大数据全面上云之路。喜马拉雅大数据全面上云架构升级后，实现了秒级弹性伸缩，减少了数万张表，任务性能提升40%以上，即席查询性能提升30%以上，大幅提升了数据的时效性和开发效率。
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二、基于 EMR Serverless Spark 搭建 Lakehouse 平台，解锁 Data+AI 新场景

EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理和模型训练的全流程。同时，它100%兼容开源 Spark 生态，能够无缝集成到客户现有的数据平台。使用 EMR Serverless Spark，企业可以更专注于数据处理分析和模型训练调优，提高工作效率。广泛应用于通用数据湖建设与分析、数据与AI一体化、工业智能设备实时监控等场景。免费试用

1. 立马耀基于阿里云 EMR Serverless Spark 和 Milvus 构建高效向量检索系统，驱动个性化推荐业务
   蝉妈妈旗下蝉选基于阿里云 EMR Serverless Spark 与 Milvus 构建向量检索系统，优化商品推荐，解决传统架构性能瓶颈与运维复杂性问题。EMR Serverless Spark 处理商品数据生成向量，Milvus 负责高效存储与快速搜索，新方案实现离线任务耗时减少40%、失败率降低80%，向量检索成本降低75%，支持更大规模数据处理，查询响应大幅提速。
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2. 鹰角网络：基于 EMR Serverless Spark 构建云原生大数据架构
   鹰角网络基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建云原生大数据架构，应用于《明日方舟》等游戏业务，解决游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求。原有架构存在缺少外部 Catalog、调度引擎集成支持；引擎社区兼容性较低，性能和稳定性不足；技术支持力度弱等问题。EMR Serverless Spark 通过支持 Hive/Paimon 元数据、集成 Airflow/DolphinScheduler、内置 Fusion 引擎和 Celeborn 服务提升引擎性能、高社区兼容性及专业的技术支持，实现数据采集（自研工具+Flink CDC）、离线调度（双引擎对接）、在线计算（StarRocks+BI）等模块优化。典型场景包括 DolphinScheduler 集成作业开发及 Thrift Server 支持 Ad-Hoc 分析。迁移后在确保稳定性的前提下，研发效率显著提升，指标计算场景计算加速50%、核心 SLA 链路缩短1.5小时。
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3. 美的楼宇科技：基于 EMR Serverless Spark 构建 Lakehouse 平台
   美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。
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4. 微财：基于EMR Serverless Spark 建立数据平台
   面对机器学习场景下的训练瓶颈，微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark，微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈，大幅提升了训练效率，解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰，为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
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三、基于 StarRocks 实现湖仓一体的实时数据分析

EMR Serverless StarRocks 版是阿里云提供的 Serverless StarRocks 全托管服务，提供高性能、全场景、极速统一的数据分析体验，具备开箱即用、弹性扩展、监控管理、慢 SQL 诊断分析等全生命周期能力。内核 100% 兼容 StarRocks，性能比传统 OLAP 引擎提升 3-10 倍，助力企业高效构建大数据应用。典型应用场景包含 OLAP 通用分析、湖仓分析、实时数据分析等。免费试用

1. 阿里集团：基于 StarRocks + Paimon 进行 Lakehouse 探索实践
   阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效。A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON 列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP 分析中，非 JOIN 查询快1倍，JOIN 查询快5倍。饿了么升级为准实时 Lakehouse 架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现 Flink 资源缩减、StarRocks 查询性能提升（仅5%性能损失），存储成本降低90%。
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2. 碧桂园服务升级 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构实践
   碧桂园服务因数据规模激增面临传统存算一体架构的扩缩容困难、资源利用率低等问题，迁移到阿里云EMR Serverless StarRocks 存算分离架构。EMR Serverless StarRocks 存算分离架构不仅基于开源 StarRocks 进行了全面优化，实现了存储与计算解耦，还在性能、弹性伸缩以及多计算组隔离能力方面取得了显著进展。迁移涉及200+报表、1400+表、1100+任务，采用数据双写和逐步切换策略，确保了业务无感知。迁移后实现实时查询性能提升8倍，查询出错率减少30倍，集群数据 SLA 达99.99%，不仅优化了用户体验，还助力碧服打造了“一看”和“—问”智能场景进行精准决策与风险预测。
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3. 七猫基于 StarRocks 打造数据资产管理平台
   七猫依托 StarRocks 构建实时数据服务体系，支撑6亿用户规模平台，处理20PB级数据，实现用户行为日志的实时入仓与多业务线数据聚合，支持 BI 分析、AB 实验等场景。自主研发通用人群圈选系统，允许业务团队自主通过 SQL 创建用户包，StarRocks 替代 Redis 降低存储成本；创新指标异动探查功能，利用 StarRocks 快速定位数据波动根源，将分析效率从半天缩短至5分钟，显著提升数据服务效能。
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4. 轻喜到家基于 EMR StarRocks 构建实时湖仓分析平台
   轻喜到家基于 EMR StarRocks 构建实时湖仓分析平台。EMR StarRocks 凭借高性能查询、多数据模型设计、物化视图加速等优势，解决了轻喜到家原有大数据架构运维成本高、查询性能差、实时性不足等问题。实现实时数据分钟级写入，离线数据小时/天级同步，支撑了 BI 报表、多维分析等业务场景，显著提升了分析效率，为业务发展提供强力支撑。
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5. 用友畅捷通基于 EMR StarRocks 搭建实时湖仓
   用友畅捷通基于 EMR StarRocks 搭建实时湖仓，通过其高性能查询、物化视图优化、流批一体能力，支撑实时大屏、BC 一体化报表及用户画像等场景，替代 ClickHouse 等分散方案后，解决了历史系统回写效率低、数据孤岛严重、技术架构分散等问题，解决了查询性能瓶颈，统一了技术栈，同时满足了业务实时数据分析需求。
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6. 水滴筹基于 EMR StarRocks 统一 OLAP 分析引擎
   水滴筹基于阿里云 EMR StarRocks 统一 OLAP 分析引擎，逐步替换原有 ClickHouse 和 TiDB 组件。凭借 StarRocks 高并发、强实时、支持物化视图与复杂 Join 能力，成为核心引擎。架构整合离线(MaxCompute）与实时（Kafka/Flink）数据源，采用明细、聚合、主键三种表模型，支撑每日300万次查询及1TB+数据写入。迁移后统一报表平台引擎，解决多组件维护高成本及 TiDB 并发瓶颈，实现低延迟多表 Join 与高并发响应。
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7. 猿辅导基于 EMR StarRocks 的 OLAP 演进之路
   猿辅导在业务发展中面临实时数据分析与统一数仓的挑战，原有 MySQL 和 Hadoop 体系难以支撑业务需求。引入 StarRocks后，凭借其极致性能、丰富模型、快速迭代、兼容 MySQL 协议等优势，支撑了 BI 报表、多维分析、实时事件分析、电商支付监控等高并发场景，推动业务快速发展。
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8. 汇量科技：基于 EMR StarRock+Flink 进行实时写入优化
   在面对 SQL 开发工作量大、Flink 字段数据类型映射关系复杂易错、Schema 变更操作繁琐、数据同步任务占用资源多等实时写入场景下的问题时，汇量科技选择基于 EMR StarRocks+Flink，通过 CTAS/CDAS 功能实现使用一条 SQL 语句完成 StarRocks 建表、Flink-CDC 任务创建、实时同步 Schema 变更等原本需要多项繁杂操作的任务，极大降低开发和运维的工作量。基于 Connector-V2 降低通过 Flink 导入 StarRocks 时的内存消耗，提升了任务的稳定性。在汇量广告投放分析业务中，实现了从 Mysql 到 Flink 数据的实时变更，同时保证了数据准确性。
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