Introducere în AWS EMR
AWS EMR oferă multe funcționalități care ne facilitează lucrurile, unele dintre tehnologii sunt:
- Amazon EC2
- Amazon RDS
- Amazon S3
- Amazon CloudFront
- Scalare automată Amazon
- Amazon Lambda
- Amazon Redshift
- Amazon Elastic MapReduce (EMR)
Unul dintre serviciile majore furnizate de AWS EMR și cu care vom face față este Amazon EMR.
EMR numită în mod obișnuit Elastic Map Reduce vine cu un mod ușor și abordabil de a trata procesarea unor bucăți mai mari de date. Imaginați-vă un scenariu de date mari în care avem o cantitate uriașă de date și efectuăm un set de operații asupra lor, spunem că se execută o lucrare Map-Reduce, una dintre problemele majore cu care se confruntă aplicația Bigdata este ajustarea programului, noi de multe ori este dificil să reglați programul nostru în așa fel încât toate resursele alocate să fie consumate corespunzător. Datorită acestui factor de reglaj de mai sus, timpul necesar procesării crește treptat. Elastic Map Reduceți serviciul prin Amazon, este un serviciu web care oferă un cadru care gestionează toate aceste caracteristici necesare procesării Big Data într-un mod rentabil, rapid și sigur. De la crearea clusterului până la distribuția datelor în diferite cazuri, toate aceste lucruri sunt ușor de gestionat prin Amazon EMR. Serviciile de aici sunt la cerere înseamnă că putem controla numerele pe baza datelor pe care le avem, dacă sunt rentabile și scalabile.
Motivele pentru utilizarea AWS EMR
Deci de ce să utilizăm AMR ceea ce îl face mai bun de la alții. Întâlnim adesea o problemă foarte de bază în care nu putem să alocăm toate resursele disponibile prin cluster oricărei aplicații, AMAZON EMR având grijă de aceste probleme și pe baza mărimii datelor și a cererii de aplicare pe care o alocă resursa necesară. De asemenea, fiind în natură elastică, o putem schimba în consecință. EMR are un suport uriaș pentru aplicații, fie Hadoop, Spark, HBase, care facilitează procesarea datelor. Suporta diverse operatiuni ETL rapid si rentabil. Poate fi de asemenea folosit pentru MLIB în Spark. Putem efectua mai mulți algoritmi de învățare a mașinii în interiorul său. Fie că este vorba despre lotul de date sau fluxul în timp real al datelor EMR este capabil să organizeze și să proceseze ambele tipuri de date.
Funcționarea AWS EMR
Acum să vedem această diagramă a clusterului EMR Amazon și vom încerca să înțelegem cum funcționează de fapt:
Următoarea diagramă prezintă distribuția clusterului în interiorul EMR. Să verificăm acest detaliu:
1. Clusterele sunt componenta centrală a arhitecturii Amazon EMR. Ele sunt o colecție de instanțe EC2 numite noduri. Fiecare nod are rolurile sale specifice din cluster denumit tip nod și pe baza rolurilor lor le putem clasifica în 3 tipuri:
- Nodul principal
- Nodul principal
- Nodul sarcinii
2. Nodul principal, după cum sugerează și numele, este masterul care este responsabil pentru administrarea clusterului, rularea componentelor și distribuția datelor peste noduri pentru procesare. Doar urmărește dacă toate sunt gestionate corect și funcționează bine și funcționează în caz de eșec.
3. Nodul principal are responsabilitatea de a rula sarcina și de a stoca datele în HDFS în cluster. Toate componentele de prelucrare sunt gestionate de nodul principal și datele după procesare sunt puse la locația HDFS dorită.
4. Nodul de activitate fiind opțional are doar sarcina de a rula sarcina care nu stochează datele în HDFS.
5. Ori de câte ori după depunerea unei lucrări, avem mai multe metode pentru a alege cum trebuie finalizate lucrările. Fiind vorba de la terminarea clusterului după finalizarea lucrării la un cluster de lungă durată folosind consola EMR și CLI pentru a trimite pași, avem tot privilegiul să facem acest lucru.
6. Putem executa direct Jobul pe EMR conectând-o cu nodul principal prin interfețele și instrumentele disponibile care rulează joburi direct pe cluster.
7. De asemenea, ne putem rula datele în diferite etape cu ajutorul EMR, tot ce trebuie să facem este să trimitem unul sau mai mulți pași ordonați în clusterul EMR. Datele sunt stocate ca fișier și sunt procesate în mod secvențial. Pornind de la „Stare în așteptare la Stare Completată”, putem urmări etapele de procesare și găsi erorile, de asemenea, din „Nu a fost anulat”, toate aceste etape pot fi ușor trasate în acest sens.
8. Odată ce toată instanța este încheiată, starea finalizată pentru cluster este realizată.
Arhitectură pentru AWS EMR
Arhitectura EMR se introduce pornind de la partea de stocare la partea de aplicație.
- Primul strat vine cu stratul de stocare care include diferite sisteme de fișiere utilizate cu clusterul nostru. Fie de la HDFS la EMRFS la sistemul de fișiere local, toate acestea sunt utilizate pentru stocarea datelor pe întreaga aplicație. Cacherea rezultatelor intermediare în timpul procesării MapReduce poate fi realizată cu ajutorul acestor tehnologii care vin cu EMR.
- Al doilea strat vine cu Managementul resurselor pentru cluster, acest strat este responsabil de gestionarea resurselor pentru clusterele și nodurile din aplicație. Acest lucru ajută practic ca instrumente de management care ajută la distribuirea uniformă a datelor pe cluster și gestionarea corectă. Instrumentul implicit de gestionare a resurselor pe care EMR îl utilizează este YARN, care a fost introdus în Apache Hadoop 2.0. Gestionează central resursele pentru mai multe cadre de procesare a datelor. Acesta are grijă de toate informațiile care sunt necesare pentru funcționarea clusterului, fiind de la sănătatea nodurilor la distribuția resurselor cu gestionarea memoriei.
- Al treilea strat vine cu Cadrul de prelucrare a datelor, acest nivel este responsabil pentru analiza și procesarea datelor. există multe cadre suportate de EMR care joacă un rol important în procesarea eficientă paralelă și eficientă a datelor. Unele dintre cadrele pe care le susține și de care suntem conștienți sunt APACHE HADOOP, SPARK, SPARK STREAMING etc.
- Al patrulea strat vine însoțit de aplicație și programe precum HIVE, PIG, biblioteca de streaming, algoritmii ML care sunt utile pentru procesarea și gestionarea seturilor de date mari.
Avantajele AWS EMR
Să verificăm acum câteva dintre beneficiile utilizării EMR:
- Viteză mare: Deoarece toate resursele sunt utilizate în mod corespunzător, timpul de procesare pentru interogare este relativ mai rapid decât celelalte instrumente de procesare a datelor au o imagine mult mai clară.
- Prelucrare în masă a datelor: să fie mai mare dimensiunea datelor EMR are capacitatea de procesare a unei cantități imense de date în timp îndelungat.
- Pierdere minimă de date: Deoarece datele sunt distribuite prin cluster și procesate paralel în rețea, există o șansă minimă de pierdere de date și bine, rata de precizie a datelor procesate este mai bună.
- Eficient din punct de vedere al costurilor : Fiind rentabil, este mai ieftin decât oricare altă alternativă disponibilă, care o face mai puternică în ceea ce privește utilizarea industriei. Întrucât prețul este mai mic, putem găzdui peste cantități mari de date și le putem prelucra în buget.
- AWS Integrat: este integrat cu toate serviciile AWS, care oferă disponibilitate ușoară sub un acoperiș, astfel încât securitatea, stocarea, rețeaua să fie integrată într-un singur loc.
- Securitate: vine cu un grup uimitor de securitate pentru controlul traficului de intrare și de ieșire, de asemenea, utilizarea rolurilor IAM îl face mai sigur, deoarece oferă diferite permisiuni care asigură securizarea datelor.
- Monitorizare și desfășurare: avem instrumente de monitorizare adecvate pentru toată aplicația care rulează clustere EMR care o face transparentă și ușoară pentru porțiunea de analiză, de asemenea, vine cu o caracteristică de auto-desfășurare în care aplicația este configurată și implementată automat.
Există mult mai multe avantaje pentru a avea EMR ca o alegere mai bună pentru alte metode de calcul al clusterului.
Prețuri EMR AWS
EMR vine cu o listă de prețuri uimitoare care atrage dezvoltatorii sau piața către acesta. Întrucât este dotat cu o funcție de preț la cerere, o putem folosi doar peste o oră și un număr de noduri din clusterul nostru. Putem plăti pentru o rată pe secundă pentru fiecare secundă pe care o folosim cu un minut minim. De asemenea, putem alege instanțele noastre pentru a fi utilizate ca Instanțe rezervate sau Instanțe Spot, spotul economisind mult costurile.
Putem calcula factura totală printr-un simplu calcul lunar din linkul de mai jos: -
https://calculator.s3.amazonaws.com/index.html#s=EMR
Pentru mai multe detalii despre detaliile exacte ale prețurilor, puteți consulta documentul de mai jos de Amazon: -
https://aws.amazon.com/emr/pricing/
Concluzie
Din articolul de mai sus, am văzut cum EMR poate fi utilizat pentru procesarea corectă a datelor mari, cu toate resursele utilizate în mod convențional.
Având EMR ne rezolvă problema de bază a procesării datelor și reduce mult timpul de procesare cu un număr bun, fiind rentabil, este ușor și convenabil de utilizat.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru AWS EMR. Aici discutăm o introducere în AWS EMR de-a lungul funcționării și arhitecturii, precum și avantajele. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Alternative AWS
- Comenzi AWS
- Servicii AWS
- Întrebări de interviu AWS
- Servicii de stocare AWS
- Top 7 concurenti ai AWS
- Lista caracteristicilor serviciilor web Amazon