Datortekniken är på topp nuförtiden och fortsätter att öka. Under de senaste 3 decennierna har maskiner utvecklats och förbättrats en hel del, särskilt när det gäller processorkraft och multitasking.
Kan du ens föreställa dig hur galen prestandaökningen kan bli om uppgifterna delas mellan flera maskiner och utförs parallellt? Detta kallas distribuerad beräkning. Det är som lagarbete för datorer.
Men du kanske undrar varför vi diskuterar det här med distribuerad datoranvändning. Eftersom distribuerad datoranvändning och Amazon EMR (Elastic MapReduce) är mycket relaterade. Det vill säga, EMR by AWS använder distribuerade beräkningsprinciper för att bearbeta och analysera stora mängder data på molnet.
Med Amazon EMR kan du nu analysera och bearbeta big data med hjälp av ett distribuerat bearbetningsramverk som du väljer på S3-instanser.
Innehållsförteckning
Hur fungerar Amazon EMR?
Källa: aws.amazon.com
Mata först in data till valfri databutik som Amazon S3, DynamoDB eller andra AWS-lagringsplattformar, eftersom de alla integreras väl med EMR.
Nu behöver du ett ramverk för stora data för att bearbeta och analysera dessa data. Med olika big data-ramverk att välja mellan, såsom Apache Spark, Hadoop, Hive och Presto, kan du välja den som passar dina krav och ladda upp den till den valda datalagringen.
Ett EMR-kluster av EC2-instanser skapas för att parallellt bearbeta och analysera data. Du kan konfigurera antalet noder och andra detaljer för att skapa klustret.
Ditt primära minne distribuerar data och ramverk till dessa noder, där databitarna bearbetas individuellt och resultaten kombineras.
När resultaten är ute kan du avsluta klustret för att frigöra alla tilldelade resurser.
Fördelar med Amazon EMR
Företag, antingen små eller stora, överväger alltid att anta kostnadseffektiva lösningar. Varför inte en prisvärd Amazon EMR? När det kan förenkla att köra olika big data-ramverk på AWS, vilket ger ett bekvämt sätt att bearbeta och analysera din data samtidigt som du sparar lite pengar.
✅ Elasticitet: Du kan gissa dess natur via termen ”Elastic MapReduce”. Termen säger – Baserat på kraven låter Amazon EMR dig enkelt ändra storlek på klustren manuellt eller automatiskt. Till exempel kan du behöva 200 instanser för att behandla dina förfrågningar nu, och detta kan gå till 600 instanser efter en timme eller två. Så Amazon EMR är bäst när du bara behöver skalbarhet för att anpassa dig till snabba förändringar i efterfrågan.
✅ Datalager: Oavsett om det är Amazon S3, Hadoop distribuerade filsystem, Amazon DynamoDB eller andra AWS-datalager, så integreras Amazon EMR sömlöst med det.
✅ Databearbetningsverktyg: Amazon EMR stöder olika ramverk för big data, inklusive Apache Spark, Hive, Hadoop och Presto. Utöver det kan du köra algoritmer och verktyg för djupinlärning och maskininlärning på detta ramverk.
✅ Kostnadseffektivt: Till skillnad från andra kommersiella produkter låter Amazon EMR dig endast betala för de resurser du använder på timbasis. Dessutom kan du välja mellan olika prismodeller som passar din budget.
✅ Klusteranpassning: Ramverket låter dig anpassa varje instans av ditt kluster. Du kan också koppla ihop ett big data-ramverk med en perfekt klustertyp. Till exempel är Apache Spark och Graviton2-baserade instanser en dödlig kombo för optimerad prestanda i EMR.
✅ Åtkomstkontroller: Du kan använda AWS Identity and Access Management-verktyg (IAM) för att kontrollera behörigheter i EMR. Du kan till exempel tillåta specifika användare att redigera klustret medan andra bara kan se klustret.
✅ Integration: Att integrera EMR med alla andra AWS-tjänster är sömlöst. Med detta kan du få kraften hos virtuella servrar, robust säkerhet, utbyggbar kapacitet och analysfunktioner i EMR.
Användningsfall av Amazon EMR
#1. Maskininlärning
Analysera data med hjälp av maskininlärning och djupinlärning i Amazon EMR. Till exempel att köra olika algoritmer på hälsorelaterad data för att spåra flera hälsomått, såsom kroppsmassaindex, hjärtfrekvens, blodtryck, fettprocent, etc., är avgörande för att utveckla en fitnesstracker. Allt detta kan göras på EMR-instanser snabbare och mer effektivt.
#2. Utför stora transformationer
Återförsäljare drar vanligtvis en stor mängd digital data för att analysera kundernas beteende och förbättra verksamheten. På samma linje kommer Amazon EMR att vara effektiva när det gäller att dra stora data och utföra stora transformationer med Spark.
#3. Data Mining
Vill du adressera en datauppsättning som tar lång tid att bearbeta? Amazon EMR är exklusivt för datautvinning och prediktiv analys av komplexa datamängder, särskilt i ostrukturerade datafall. Dessutom är dess klusterarkitektur utmärkt för parallell bearbetning.
#4. Forskningssyfte
Få din forskning gjord med detta kostnadseffektiva och effektiva ramverk som kallas Amazon EMR. På grund av dess skalbarhet ser du sällan prestandaproblem när du kör stora datamängder på EMR. Så det här ramverket är mycket anpassat i big data-forsknings- och analyslabb.
#5. Strömning i realtid
En annan stor Amazon EMR-fördel är dess stöd för realtidsströmning. Bygg skalbara realtidsströmningsdatapipelines 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
De två kraftfulla AWS-tjänsterna – Amazon EMR och Amazon Glue har fått en lojal anmärkning när det gäller att hantera din data.
Att extrahera data från olika källor, omvandla och ladda det till datalagren är snabbt och effektivt med Amazon Glue, medan Amazon EMR hjälper dig att bearbeta dina big data-applikationer med Hadoop, Spark, Hive, etc.,
I grund och botten låter AWS Glue dig samla in och förbereda data för analys, och Amazon EMR låter dig bearbeta den.
EMR vs rödförskjutning
Tänk dig att du konsekvent navigerar genom din data och frågar efter den med lätthet. SQL är något du ofta använder för att göra detta. På samma linje erbjuder Redshift optimerade online analytiska bearbetningstjänster för att enkelt söka efter stora datavolymer med SQL.
När du lagrar data har du tillgång till mycket skalbar, säker och tillgänglig Amazon EMR använder tredjepartslagringsleverantörer som S3 och DynamoDB. Däremot har Redshift sitt eget datalager, så att du kan lagra data i kolumnformat.
Amazon EMR kostnadsoptimeringsmetoder
#1. Kom med formaterad data
Ju större data desto längre tid tar det att bearbeta. Att mata rådata direkt till klustret gör det dessutom ännu mer komplicerat, eftersom det tar längre tid att hitta den del du tänker bearbeta.
Så, den formaterade informationen kommer med metadata om kolumner, datatyp, storlek och mer, med hjälp av vilket du kan spara tid i sökningar och sammanställningar.
Sänk också din datastorlek genom att utnyttja datakomprimeringstekniker, eftersom det är jämförelsevis lättare att bearbeta mindre datamängder.
#2. Använd prisvärda lagringstjänster
Att utnyttja kostnadseffektiva primära lagringstjänster minskar dina stora EMR-utgifter. Amazon s3 är en enkel och prisvärd lagringstjänst för att spara in- och utdata. Dess pay-as-you-go-modell tar bara betalt för den faktiska lagring du använde.
#3. Rätt instansstorlek
Att använda lämpliga instanser med rätt storlekar kan avsevärt minska din budget som spenderas på EMR. EC2-instanserna debiteras vanligtvis per sekund, och priset skalar med deras storlek, men oavsett om du använder ett .7x stort kluster eller ett .36x stort kluster är kostnaden för att hantera dem densamma. Så att effektivt använda större maskiner är kostnadseffektivt jämfört med att använda flera små maskiner.
#4. Spot-instanser
Spot-instanser är ett utmärkt alternativ för att köpa oanvända EC2-resurser med rabatt. Jämfört med On-demand-instanser kommer dessa billigare men är inte permanenta eftersom de kan krävas tillbaka när efterfrågan ökar. Så dessa är flexibla för feltolerans men inte lämpliga för långvariga jobb.
#5. Automatisk skalning
Dess automatiska skalningsfunktion är allt du behöver för att undvika överdimensionerade eller underdimensionerade kluster. Detta låter dig välja rätt antal och typ av instanser i ditt kluster baserat på arbetsbelastning, vilket optimerar kostnaderna.
Slutord
Det finns inget slut på molnet och big data-tekniken, vilket ger dig oändliga verktyg och ramverk att lära dig och implementera. En sådan enskild plattform för att utnyttja både big data och molnet är Amazon EMR, eftersom det förenklar att köra big data-ramverk för att bearbeta och analysera stora data.
För att hjälpa dig komma igång med EMR visar den här artikeln dig vad det är, hur det är till nytta, hur det fungerar, dess användningsfall och kostnadseffektiva tillvägagångssätt.
Kolla sedan in allt du behöver veta om AWS Athena.
