请问大家一般而言，在做技术选型的时候，会怎么选择 EMR 和 MaxCopmute ？

EMR（Elastic MapReduce）和 MaxCompute（原名为MaxCompute，现在更名为OceanBase Data Lake）是阿里云提供的两种不同的大数据处理和分析服务，用户在进行技术选型时可以考虑以下因素：

1、数据处理和分析需求：EMR 主要用于大数据处理和分析场景，支持 Hadoop、Spark、Hive、Presto、Flink 等多种大数据处理框架，适合用于数据批处理、流处理、机器学习等场景，提供了丰富的数据处理和分析能力。MaxCompute 则是阿里云自研的云原生数据仓库服务，专注于海量数据的存储和分析，适合用于数据仓库、数据湖、数据分析等场景，提供了高性能的数据存储和分析能力。

2、数据规模和性能需求：EMR 和 MaxCompute 在处理大数据时具有不同的优势。EMR 提供了灵活的计算资源扩展和管理能力，适合处理规模较大、计算密集型的任务；而 MaxCompute 提供了高性能的数据存储和计算引擎，适合处理大规模的数据存储和分析需求，尤其在 OLAP（在线分析处理）场景下表现优秀。

3、技术栈和生态系统：EMR 和 MaxCompute 在支持的大数据处理框架、工具和生态系统上有一定的差异。EMR 提供了丰富的大数据处理框架和工具支持，如 Hadoop、Spark、Hive、Presto、Flink 等，并且支持自定义脚本和自定义应用程序；而 MaxCompute 则提供了自研的数据存储和计算引擎，并且支持 SQL-Like 的查询语言和 Java/Python 等编程语言的开发。用户在选择时应考虑自身的技术栈和开发需求，并选择对应的服务。

4、成本和费用：EMR 和 MaxCompute 在计费方式和费用上也有差异。EMR 提供了多种计费方式，包括按小时、按包年包月、按量计费等，用户可以根据实际需求选择合适的计费方式；而 MaxCompute 则按照数据存储量和数据处理量来计费。用户在选择时应综合考虑自身的预算和费用要求。

5、技术团队的熟悉程度：用户在选择 EMR 和 MaxCompute 时，还需要考虑自身技术团队对于不同大数据处理和分析框架的熟悉程度。如果团队已经熟悉了某个框架，可以倾向于选择支持该框架的服务，这样可以减少团队的学习成本和上手时间。例如，如果团队已经熟悉了 Hadoop 和 Spark，那么选择 EMR 可能更加合适；如果团队已经熟悉了 SQL-Like 查询语言和 MaxCompute 的数据存储和计算引擎，那么选择 MaxCompute 可能更加合适。

6、可靠性和安全性：EMR 和 MaxCompute 在可靠性和安全性方面都有一定的保障措施，但具体实现方式和级别可能有所不同。用户在选择时应考虑服务的 SLA（服务级别协议）、数据备份和容灾机制、安全认证和权限管理等方面的情况，以保障数据的安全和服务的可靠性。

综上所述，选择 EMR 还是 MaxCompute 需要综合考虑数据处理和分析需求、数据规模和性能需求、技术栈和生态系统、成本和费用、技术团队的熟悉程度以及可靠性和安全性等因素，并根据具体情况进行合理的技术选型。阿里云还提供了丰富的文档和技术支持，用户可以深入了解各个服务的特点和优势，根据实际需求做出明智的选择。

既然上了阿里云了，就用MaxCompute吧，小公司折腾不起 apache全家桶。

• EMR是构建在阿里云云服务器ECS上的开源Hadoop、Spark、Hive、Flink生态大数据PaaS产品，主要是提供用户在云上使用开源技术建设数据仓库、离线批处理、在线流式处理、及时查询、机器学习等场景下的大数据解决方案
• MaxCompute是阿里人自主研发的，对外不开源，封装使用起来方便，而且运维成本比较低

EMR和MaxCompute都是阿里云的大数据计算服务，但是它们的定位和特点略有不同，根据具体的业务需求和场景可以做出选择。

EMR（Elastic MapReduce）是一项完全托管的Hadoop和Spark的云服务。它提供了一个易于使用、弹性可扩展的方式来处理大数据分析工作负载。EMR可以快速创建和配置Hadoop和Spark集群，并且可以根据需要自动缩放，同时支持多种数据存储和分析工具。如果需要对大规模数据进行离线分析、建模和处理，可以考虑使用EMR。

MaxCompute是阿里云提供的一种海量数据处理和分析平台，具有高可扩展性和高性能。它可以快速处理海量数据，并且支持多种数据源和数据类型的处理，例如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据和流式数据。MaxCompute还支持SQL查询、MapReduce任务和Graph任务等计算模型，并且可以使用阿里云的其他产品进行数据存储和分析。如果需要进行海量数据的计算和分析，可以考虑使用MaxCompute。

在技术选型时，需要根据具体业务需求和数据处理场景进行综合考虑。如果需要实现复杂的数据处理逻辑和数据仓库建设，可以选择MaxCompute；如果需要实现数据的实时处理和实时分析，可以选择EMR。此外，还需要考虑数据规模、数据格式、数据存储、数据安全等方面的因素。

"EMR和MaxCompute是两套不同的大数据平台解决方案。 EMR是基于开源hadoop和spark生态，on ecs或 on ack部署。 MaxCompute是阿里自研大数据平台，是一个真正的云原生多租户平台，全托管，开箱即用。 选型是需要考虑几个部分 1、公司开发技术栈 。 2、成本 3、项目进度 4、数据处理的场景以及后续平台的扩展性

可以小窗聊聊，帮你评估一个大数据平台解决方案。此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”"

• EMR（Elastic MapReduce）和MaxCompute都是云计算平台上的大数据处理服务，它们有各自的特点，选择哪一个需要考虑实际业务需求。

• EMR适用于需要使用开源分布式计算框架如Hadoop、Spark等的场景，同时也提供了对其他AWS服务的集成能力。EMR具有快速启动、易于扩容、灵活性高的特点，在面对复杂计算任务时表现尤为突出。如果有大规模、需要复杂算法以及需要跟其他AWS服务进行集成的需求，那么选择EMR是比较合适的。

• 而MaxCompute则是阿里云大数据处理服务，它提供了海量数据存储、数据处理和数据分析等能力。MaxCompute 可以支持数据框架化、离线实时混合计算，并且可以在不影响性能的前提下，快速处理 PB 级别数据。它的安全性和稳定性较好，以及强大的规模效应使得MaxCompute更加适用于企业级应用场景。如果有大规模且需要多样化计算、数据挖掘和处理能力，且需要高可用、高性能、高稳定性的场景，那么选择MaxCompute可能更加合适。

综上所述，选择 EMR 还是 MaxCompute，需要根据实际业务需求和使用场景进行选择，以达到最优的处理效果和使用体验。

MaxCompute（原名ODPS）是一种快速、完全托管的EB级数据仓库解决方案。DataWorks为MaxCompute提供一站式的数据同步、业务流程设计、数据开发、管理和运维功能 EMR是一种大数据处理的系统解决方案,底层依靠的是ECS,集众多服务于集群当中,您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理数据。 您可以根据不同场景需求选择合适的产品,如果注重数据同步和周期调度建议优先考虑MaxCompute。