Datorutvecklingen befinner sig i en snabb och ständig tillväxtfas. De senaste tre decennierna har sett en betydande utveckling och förbättring av maskiner, särskilt när det gäller processorkraft och förmågan att hantera flera uppgifter samtidigt.
Kan du tänka dig hur drastisk ökningen i prestanda skulle kunna vara om arbetet delades upp mellan flera maskiner och utfördes parallellt? Det är precis det som distribuerad databehandling handlar om. Det fungerar lite som lagarbete, men för datorer.
Du kanske undrar varför vi pratar om just distribuerad databehandling. Det är för att distribuerad databehandling och Amazon EMR (Elastic MapReduce) är nära relaterade. EMR från AWS använder distribuerad databehandling för att bearbeta och analysera stora datamängder i molnet.
Med Amazon EMR kan du analysera och bearbeta stora datamängder med hjälp av ett valfritt distribuerat bearbetningsramverk på S3-instanser.
Hur fungerar Amazon EMR?
Källa: aws.amazon.com
Först matar du in din data i en valfri datalagringstjänst, till exempel Amazon S3, DynamoDB eller andra AWS-lagringsplattformar, eftersom de alla är väl integrerade med EMR.
Sedan behöver du ett ramverk för stordata för att bearbeta och analysera datan. Du kan välja mellan olika ramverk, som Apache Spark, Hadoop, Hive och Presto, beroende på dina behov och ladda upp det till det valda datalagret.
Ett EMR-kluster av EC2-instanser skapas för att bearbeta och analysera datan parallellt. Du kan konfigurera antalet noder och andra detaljer för att anpassa klustret.
Ditt primära minne distribuerar datan och ramverket till dessa noder, där delarna av datan bearbetas separat och sedan kombineras resultaten.
När resultaten är klara kan du avsluta klustret för att frigöra alla resurser som allokerats.
Fördelar med Amazon EMR
Företag, oavsett storlek, strävar alltid efter kostnadseffektiva lösningar. Amazon EMR är ett prisvärt alternativ som gör det enklare att köra olika stordataramverk på AWS. Det ger ett smidigt sätt att bearbeta och analysera din data samtidigt som du sparar pengar.
✅ **Elasticitet:** Namnet ”Elastic MapReduce” avslöjar en viktig egenskap. Amazon EMR låter dig enkelt ändra storlek på klustren manuellt eller automatiskt baserat på kraven. Till exempel kan du behöva 200 instanser för att hantera dina förfrågningar just nu, men om en timme eller två kan det öka till 600 instanser. Amazon EMR är idealiskt när du snabbt behöver anpassa dig till förändringar i efterfrågan.
✅ **Datalager:** Amazon EMR integreras sömlöst med olika datalager, inklusive Amazon S3, Hadoop Distributed File System, Amazon DynamoDB och andra AWS-alternativ.
✅ **Databearbetningsverktyg:** Amazon EMR stöder många ramverk för stordata, som Apache Spark, Hive, Hadoop och Presto. Du kan även köra algoritmer och verktyg för djupinlärning och maskininlärning inom detta ramverk.
✅ **Kostnadseffektivt:** Till skillnad från andra kommersiella produkter, betalar du med Amazon EMR endast för de resurser du använder, timme för timme. Du kan också välja mellan olika prismodeller som passar din budget.
✅ **Klusteranpassning:** Ramverket låter dig anpassa varje instans i ditt kluster. Du kan även kombinera ett stordataramverk med en lämplig klustertyp. Till exempel är Apache Spark och Graviton2-baserade instanser en utmärkt kombination för optimerad prestanda i EMR.
✅ **Åtkomstkontroller:** Du kan använda AWS Identity and Access Management (IAM) för att styra behörigheter i EMR. Till exempel kan du tillåta vissa användare att redigera klustret, medan andra bara kan se det.
✅ **Integration:** Det är smidigt att integrera EMR med andra AWS-tjänster. Det ger dig kraften av virtuella servrar, robust säkerhet, skalbarhet och analysfunktioner i EMR.
Användningsområden för Amazon EMR
#1. Maskininlärning
Analysera data med hjälp av maskininlärning och djupinlärning i Amazon EMR. Ett exempel är att köra olika algoritmer på hälsodata för att spåra kroppsmått, hjärtfrekvens, blodtryck och fettprocent, vilket är avgörande för att utveckla en fitness tracker. Allt detta kan göras snabbare och mer effektivt på EMR-instanser.
#2. Stora transformationer
Återförsäljare samlar ofta in stora mängder digital data för att analysera kundbeteenden och förbättra verksamheten. Amazon EMR är effektivt för att hantera och omvandla stora datamängder med Spark.
#3. Datautvinning
Har du en datamängd som tar lång tid att bearbeta? Amazon EMR är speciellt utformat för datautvinning och prediktiv analys av komplexa datamängder, särskilt ostrukturerad data. Dessutom är klusterarkitekturen utmärkt för parallell bearbetning.
#4. Forskningssyfte
Genomför din forskning med detta kostnadseffektiva och kraftfulla ramverk, Amazon EMR. Tack vare dess skalbarhet uppstår sällan prestandaproblem när du kör stora datamängder på EMR. Detta ramverk är mycket populärt i stordataforsknings- och analyslabb.
#5. Realtidsströmning
En annan stor fördel med Amazon EMR är dess stöd för realtidsströmning. Skapa skalbara datapipelines för realtidsströmning för onlinespel, videoströmning, trafikövervakning och aktiehandel med Apache Kafka och Apache Flink på Amazon EMR.
Hur skiljer sig EMR från Amazon Glue och Redshift?
AWS EMR vs. Glue
Både Amazon EMR och Amazon Glue är kraftfulla AWS-tjänster som blivit populära för att hantera data.
Amazon Glue är snabbt och effektivt för att extrahera data från olika källor, transformera den och ladda den till datalager. Amazon EMR hjälper dig att bearbeta dina stordataapplikationer med Hadoop, Spark, Hive och andra ramverk.
I grunden låter AWS Glue dig samla in och förbereda data för analys, medan Amazon EMR låter dig bearbeta datan.
EMR vs Redshift
Tänk dig att du enkelt navigerar genom din data och ställer frågor. SQL är ett verktyg du ofta använder för att göra det. Redshift erbjuder optimerade tjänster för analytisk databearbetning online, vilket gör att du enkelt kan söka igenom stora datamängder med SQL.
När det gäller datalagring, ger Amazon EMR tillgång till mycket skalbara, säkra och tillgängliga tredjepartslösningar, som S3 och DynamoDB. Redshift har däremot sitt eget datalager, där du kan lagra data i kolumnformat.
Amazon EMR: Metoder för kostnadsoptimering
#1. Arbeta med Formaterad Data
Ju större datamängd, desto längre tid tar bearbetningen. Om du matar in rådata direkt i klustret blir det ännu mer komplicerat, eftersom det tar längre tid att hitta den del du vill bearbeta.
Formaterad data kommer med metadata om kolumner, datatyp, storlek och annat, vilket hjälper dig att spara tid vid sökningar och sammanställningar.
Minska även storleken på din data genom att använda datakomprimeringstekniker, eftersom det är lättare att bearbeta mindre datamängder.
#2. Använd Prisvärda Lagringstjänster
Användning av kostnadseffektiva primära lagringstjänster minskar dina utgifter för EMR. Amazon S3 är en enkel och prisvärd lagringstjänst för att spara in- och utdata. Modellen ”betala-per-användning” debiterar dig bara för den faktiska lagring du använder.
#3. Rätt Instansstorlek
Att använda lämpliga instanser med rätt storlek kan minska din budget för EMR betydligt. EC2-instanser debiteras vanligtvis per sekund, och priset ökar med storleken. Det kostar ungefär lika mycket att hantera ett .7x stort kluster som ett .36x stort kluster. Därför är det mer kostnadseffektivt att använda större maskiner än flera små.
#4. Spot-Instanser
Spot-instanser är ett bra alternativ för att köpa oanvända EC2-resurser till ett rabatterat pris. Dessa instanser är billigare än On-demand-instanser, men de är inte permanenta, eftersom de kan återkrävas när efterfrågan ökar. De passar därför bäst för flexibla uppgifter som tål avbrott men inte för långvariga jobb.
#5. Automatisk Skalning
Den automatiska skalningsfunktionen hjälper dig att undvika överdimensionerade eller underdimensionerade kluster. Den låter dig välja rätt antal och typ av instanser i ditt kluster, baserat på arbetsbelastningen. Det optimerar kostnaderna.
Slutord
Moln- och stordatatekniken utvecklas ständigt, vilket ger dig oändliga verktyg och ramverk att lära dig och använda. En plattform som kombinerar både stordata och molnet är Amazon EMR, som förenklar användningen av stordataramverk för att bearbeta och analysera stora datamängder.
Den här artikeln förklarar vad EMR är, vilka fördelar det ger, hur det fungerar, dess användningsområden och hur du kan optimera kostnaderna.
Kolla sedan in allt du behöver veta om AWS Athena.