În zilele noastre, puterea de calcul atinge cote maxime și este într-o continuă ascensiune. În ultimele trei decenii, calculatoarele au cunoscut o evoluție remarcabilă, îmbunătățindu-și semnificativ capacitățile, în special în privința forței de procesare și a abilităților de multitasking.
Vă puteți imagina cât de spectaculoasă ar putea fi creșterea performanței dacă sarcinile ar fi distribuite între mai multe mașini și executate simultan? Aceasta este ideea din spatele calculului distribuit, un fel de muncă în echipă pentru computere.
Poate vă întrebați de ce discutăm despre calculul distribuit? Ei bine, calculul distribuit și Amazon EMR (Elastic MapReduce) sunt strâns legate. Mai exact, EMR de la AWS utilizează principiile calculului distribuit pentru a procesa și analiza volume mari de date în cloud.
Cu Amazon EMR, aveți acum posibilitatea de a analiza și procesa cantități impresionante de date folosind cadrul de procesare distribuită dorit, totul rulând pe instanțe S3.
Cum funcționează Amazon EMR?
Sursa: aws.amazon.com
Inițial, datele trebuie introduse într-un spațiu de stocare, cum ar fi Amazon S3, DynamoDB sau alte platforme de stocare AWS, datorită compatibilității excelente cu EMR.
Apoi, aveți nevoie de un cadru de prelucrare a datelor mari pentru a le analiza. Dintre multitudinea de opțiuni disponibile, precum Apache Spark, Hadoop, Hive și Presto, alegeți-l pe cel care se potrivește cerințelor și încărcați-l în depozitul de date selectat.
Un cluster EMR format din instanțe EC2 este creat pentru a procesa și analiza datele în paralel. Puteți personaliza numărul de noduri și alte specificații pentru a crea clusterul perfect.
Spațiul de stocare principal distribuie datele și cadrele către aceste noduri, unde fragmentele de date sunt procesate individual, iar rezultatele sunt combinate.
După ce rezultatele sunt disponibile, puteți închide clusterul pentru a elibera toate resursele alocate.
Beneficiile Amazon EMR
Companiile, indiferent de dimensiune, caută întotdeauna soluții eficiente din punct de vedere al costurilor. De ce nu ar alege Amazon EMR? Acesta simplifică rularea diferitelor cadre de date mari în AWS, oferind un mod convenabil de a procesa și analiza datele, economisind în același timp resurse financiare.
| ✅ | Elasticitate: Numele „Elastic MapReduce” sugerează această caracteristică. Amazon EMR permite redimensionarea ușoară a clusterelor, manual sau automat, în funcție de necesități. De exemplu, s-ar putea să aveți nevoie inițial de 200 de instanțe pentru procesare, iar după o oră, această cerință poate crește la 600. Astfel, Amazon EMR este ideal atunci când aveți nevoie de scalabilitate pentru a vă adapta rapid la cerințele variabile. |
| ✅ | Spații de stocare: Indiferent dacă este vorba de Amazon S3, sistemul de fișiere distribuit Hadoop, Amazon DynamoDB sau alte servicii AWS de stocare, Amazon EMR se integrează perfect cu acestea. |
| ✅ | Instrumente de procesare a datelor: Amazon EMR suportă diverse cadre de date mari, inclusiv Apache Spark, Hive, Hadoop și Presto. În plus, puteți rula algoritmi de învățare automată și profundă pe această platformă. |
| ✅ | Eficiență din punct de vedere al costurilor: Spre deosebire de alte produse comerciale, Amazon EMR vă permite să plătiți doar pentru resursele utilizate la oră. În plus, aveți posibilitatea de a alege între diferite modele de prețuri care se potrivesc bugetului dumneavoastră. |
| ✅ | Personalizarea clusterului: Cadrul vă permite să adaptați fiecare instanță a clusterului. De asemenea, puteți asocia un cadru de date mari cu un tip de cluster ideal. De exemplu, instanțele bazate pe Apache Spark și Graviton2 oferă o combinație imbatabilă pentru performanțe optimizate în EMR. |
| ✅ | Controlul accesului: Instrumentele AWS Identity and Access Management (IAM) permit controlul permisiunilor în EMR. De exemplu, puteți acorda anumitor utilizatori dreptul de a edita clusterul, în timp ce alții îl pot vizualiza. |
| ✅ | Integrare: Integrarea EMR cu toate celelalte servicii AWS este fluidă. Astfel, aveți la dispoziție puterea serverelor virtuale, securitate robustă, scalabilitate și capabilități de analiză în EMR. |
Cazuri de utilizare Amazon EMR
#1. Învățare automată
Analizați datele folosind tehnicile de învățare automată și profundă în Amazon EMR. De exemplu, rularea diferiților algoritmi pe date legate de sănătate, pentru a monitoriza diverși parametri, cum ar fi indicele de masă corporală, ritmul cardiac, tensiunea arterială, procentul de grăsime etc., este vitală pentru dezvoltarea unui instrument de monitorizare a activității fizice. Toate acestea pot fi realizate pe instanțe EMR mai rapid și mai eficient.
#2. Efectuarea transformărilor mari
Comercianții cu amănuntul colectează, în mod obișnuit, cantități mari de date digitale pentru a analiza comportamentul clienților și a îmbunătăți activitatea. În acest context, Amazon EMR este foarte eficient în extragerea și transformarea volumelor mari de date folosind Spark.
#3. Exploatarea datelor
Dacă aveți un set de date a cărui procesare necesită mult timp, Amazon EMR este soluția ideală pentru extragerea și analiza predictivă a seturilor de date complexe, în special în cazul datelor nestructurate. Mai mult, arhitectura sa de cluster este excelentă pentru procesarea paralelă.
#4. Scopuri de cercetare
Finalizați-vă cercetările cu acest cadru eficient și rentabil numit Amazon EMR. Datorită scalabilității sale, veți întâmpina rareori probleme de performanță atunci când procesați seturi mari de date pe EMR. Prin urmare, acest cadru este foarte potrivit pentru laboratoarele de cercetare și analiza datelor mari.
#5. Streaming în timp real
Un alt avantaj important al Amazon EMR este suportul pentru streaming în timp real. Puteți construi fluxuri de date scalabile în timp real pentru jocuri online, streaming video, monitorizarea traficului și tranzacționarea bursieră, folosind Apache Kafka și Apache Flink pe Amazon EMR.
Cum se diferențiază EMR de Amazon Glue și Redshift?
AWS EMR vs. Glue
Cele două servicii AWS puternice, Amazon EMR și Amazon Glue, sunt instrumente de încredere în gestionarea datelor.
Extragerea datelor din diverse surse, transformarea și încărcarea lor în depozite de date este rapidă și eficientă cu Amazon Glue, în timp ce Amazon EMR vă ajută să procesați aplicații de date mari folosind Hadoop, Spark, Hive etc.
În esență, AWS Glue vă permite să colectați și să pregătiți datele pentru analiză, iar Amazon EMR vă oferă instrumentele pentru a le procesa.
EMR vs Redshift
Imaginați-vă că navigați constant prin date și le interogați cu ușurință. De obicei, utilizați SQL pentru aceasta. În mod similar, Redshift oferă servicii optimizate de procesare analitică online pentru a interoga cu ușurință volume mari de date folosind SQL.
În ceea ce privește stocarea, Amazon EMR utilizează furnizori de stocare terți, cum ar fi S3 și DynamoDB, asigurând un acces scalabil, sigur și disponibil. În schimb, Redshift are propriul strat de date, permițând stocarea datelor în format coloane.
Modalități de optimizare a costurilor Amazon EMR
#1. Utilizați date formatate
Cu cât volumul de date este mai mare, cu atât este necesar mai mult timp de procesare. În plus, furnizarea directă a datelor brute către cluster îngreunează procesul, necesitând mai mult timp pentru a identifica datele dorite. Datele formatate vin cu metadate despre coloane, tipul de date, dimensiunea și alte informații, economisind astfel timp în căutări și agregări.
De asemenea, reduceți dimensiunea datelor folosind tehnici de comprimare, deoarece este mai ușor să procesați seturi de date mai mici.
#2. Optați pentru servicii de stocare accesibile
Utilizarea serviciilor de stocare primare rentabile reduce cheltuielile majore pentru EMR. Amazon S3 este un serviciu de stocare simplu și accesibil pentru datele de intrare și ieșire. Modelul său de plată pe măsură vă taxează doar pentru spațiul de stocare folosit efectiv.
#3. Dimensionarea corectă a instanței
Utilizarea instanțelor adecvate cu dimensiunile potrivite poate reduce semnificativ bugetul alocat pentru EMR. Instanțele EC2 sunt, de obicei, taxate pe secundă, iar prețul crește în funcție de dimensiunea lor. Totuși, indiferent dacă utilizați un cluster mare de .7x sau unul de .36x, costul administrării este similar. Prin urmare, utilizarea eficientă a mașinilor mai mari este mai rentabilă în comparație cu utilizarea mai multor mașini mici.
#4. Instanțe spot
Instanțele spot sunt o modalitate excelentă de a achiziționa resurse EC2 neutilizate la prețuri reduse. Comparativ cu instanțele la cerere, acestea sunt mai ieftine, dar nu sunt permanente, deoarece pot fi revendicate atunci când cererea crește. Sunt ideale pentru scenarii care permit toleranța la erori, dar nu sunt recomandate pentru activități de lungă durată.
#5. Scalarea automată
Funcția de scalare automată este esențială pentru a evita clusterele supradimensionate sau subdimensionate. Aceasta vă permite să alegeți numărul și tipul corect de instanțe din cluster în funcție de volumul de muncă, optimizând astfel costurile.
Concluzie
Tehnologia cloud și big data evoluează constant, oferindu-vă instrumente și cadre nesfârșite de învățat și implementat. Amazon EMR este o astfel de platformă unică care combină big data și cloud-ul, simplificând rularea cadrelor de date mari pentru procesarea și analiza volumelor mari de date.
Pentru a vă ajuta să începeți cu EMR, acest articol v-a prezentat definiția, beneficiile, funcționarea, cazurile de utilizare și modalitățile rentabile de utilizare a acestuia.
Pentru a continua, consultați tot ce trebuie să știți despre AWS Athena.