Вступ до AWS EMR

AWS EMR надає багато функціональних можливостей, що робить нам простіше, деякі технології:

  1. Amazon EC2
  2. Amazon RDS
  3. Amazon S3
  4. Amazon CloudFront
  5. Автоматичне масштабування Amazon
  6. Амазонка Ламбда
  7. Амазонська червона зміна
  8. Amazon Elastic MapReduce (EMR)

Однією з основних послуг, що надаються AWS EMR, і з якою ми будемо мати справу, є EMR Amazon.

EMR, що зазвичай називається Elastic Map Reduce, надходить з простим і доступним способом вирішити обробку великих фрагментів даних. Уявіть сценарій великих даних, коли ми маємо величезну кількість даних, і ми виконуємо набір операцій над ними, скажімо, виконується завдання зменшення карт, одна з головних проблем, з якою стикається програма Bigdata, - це налаштування програми, ми часто важко налагодити нашу програму таким чином, щоб весь виділений ресурс витрачався належним чином. Завдяки цьому вище коефіцієнту настройки час, необхідний для обробки, збільшується поступово. Еластична карта Зменшіть послугу від Amazon - веб-сервіс, який забезпечує рамку, яка керує всіма цими необхідними функціями, необхідними для великої обробки даних, економічно, швидко та безпечно. Від створення кластерів до розподілу даних за різними прикладами, всі ці речі легко управляються за допомогою EMR Amazon. Надані тут послуги на вимогу означають, що ми можемо контролювати номери на основі даних, які ми маємо, що робить, якщо це економічно вигідно та масштабується.

Причини використання AWS EMR

Так навіщо використовувати AMR, що робить його кращим від інших. Ми часто стикаємося з дуже основною проблемою, коли ми не в змозі виділити всі ресурси, доступні в кластері, для будь-якої програми, AMAZON EMR піклуючись про ці проблеми, виходячи з розміру даних та вимоги програми, виділяє необхідний ресурс. Також, будучи еластичним за своєю природою, ми можемо відповідно змінити це. EMR має величезну підтримку додатків, будь то Hadoop, Spark, HBase, що полегшує обробку даних. Він підтримує різні операції ETL швидко і економічно. Його також можна використовувати для MLIB в Spark. Ми можемо виконувати різні алгоритми машинного навчання всередині нього. Будь то пакетні дані або потокове передавання даних в режимі реального часу EMR здатна організовувати та обробляти обидва типи даних.

Робота AWS EMR

Тепер давайте подивимось на цю діаграму кластеру Amazon EMR і спробуємо зрозуміти, як насправді це працює:

На наступній схемі зображено розподіл кластера всередині EMR. Давайте перевіримо це детально:

1. Кластери є центральним компонентом в архітектурі АМР Amazon. Вони являють собою сукупність екземплярів EC2 під назвою "Вузли". Кожен вузол має свої специфічні ролі в кластері, що називаються типом вузла, і на основі їх ролей ми можемо класифікувати їх на 3 типи:

  • Головний вузол
  • Основний вузол
  • Завдання вузла

2. Головний вузол, як випливає з назви, - це майстер, який відповідає за управління кластером, запуск компонентів і розподіл даних по вузлах для обробки. Він просто відслідковує, чи все правильно керується та працює добре і чи працює він у разі відмови.

3. Основний вузол несе відповідальність за виконання завдання та збереження даних у форматі HDFS у кластері. Усі частини обробки обробляються основним вузлом, а дані після цього обробляються в потрібне місце HDFS.

4. Вузол завдання, який є необов'язковим, має лише виконати завдання, яке не зберігає дані у форматі HDFS.

5. Щоразу після подання роботи у нас є декілька методів, щоб вибрати, як потрібно завершити роботи. Будучи це від припинення кластера після завершення завдання до тривалого кластера, використовуючи консоль EMR та CLI, щоб подати кроки, ми маємо всі права на це.

6. Ми можемо безпосередньо запустити роботу на EMR, з'єднавши її з головним вузлом через доступні інтерфейси та інструменти, які виконують завдання безпосередньо на кластері.

7. Ми також можемо запускати наші дані на різних етапах за допомогою EMR, все, що нам потрібно зробити, - це подати один або кілька упорядкованих кроків у кластері EMR. Дані зберігаються як файл і обробляються послідовно. Починаючи з "стану очікування до стану завершеного", ми можемо простежити етапи обробки та виявити помилки, також з пункту "Не вдалося скасувати", всі ці кроки можна легко простежити до цього.

8. Після того, як весь примірник припиняється, досягається стан кластеру.

Архітектура для AWS EMR

Архітектура EMR вводиться, починаючи з частини зберігання до частини Application.

  • Перший шар постачається із шаром зберігання, який включає різні файлові системи, що використовуються в нашому кластері. Будь то від HDFS до EMRFS до локальної файлової системи, всі вони використовуються для зберігання даних у всій програмі. Кешування проміжних результатів під час обробки MapReduce може бути досягнуто за допомогою цих технологій, які поставляються з EMR.
  • Другий рівень поставляється з управлінням ресурсами для кластера; цей шар відповідає за управління ресурсами кластерів і вузлів над додатком. Це в основному допомагає як інструменти управління, що допомагають рівномірно розподіляти дані по кластеру та правильному керуванню. Інструментом управління ресурсами за замовчуванням, який використовує EMR, є YARN, який був представлений в Apache Hadoop 2.0. Він централізовано управляє ресурсами для декількох фреймів обробки даних. Він піклується про всю інформацію, яка потрібна для кластера, що працює, від здоров’я вузлів до розподілу ресурсів з керуванням пам'яттю.
  • Третій рівень поставляється з Рамкою обробки даних, цей рівень відповідає за аналіз та обробку даних. Є багато рамок, підтримуваних EMR, які відіграють важливу роль у паралельній та ефективній обробці даних. Деякі рамки, які він підтримує, і про які ми знаємо, це APACHE HADOOP, SPARK, SPARK STREAMING тощо.
  • Четвертий рівень складається з програми та програм, таких як HIVE, PIG, бібліотека потокової передачі, алгоритми ML, які корисні для обробки та управління великими наборами даних.

Переваги AWS EMR

Давайте зараз перевіримо деякі переваги використання EMR:

  1. Висока швидкість: оскільки всі ресурси використовуються належним чином, час обробки запиту порівняно швидше, ніж інші інструменти для обробки даних мають чітке уявлення.
  2. Об'ємна обробка даних: Більший розмір даних EMR має можливість обробляти величезну кількість даних за достатньо часу.
  3. Мінімальна втрата даних: Оскільки дані розподіляються по кластері та обробляються паралельно по мережі, існує мінімальний шанс втрати даних і добре, швидкість точності оброблених даних краща.
  4. Економічний: Будучи рентабельним, це дешевше, ніж будь-яка інша доступна альтернатива, що робить його сильнішим за використання галузі. Оскільки ціна менша, ми можемо розмістити над великими обсягами даних і можемо обробити їх у межах бюджету.
  5. AWS Integrated: Він інтегрований з усіма послугами AWS, що забезпечує легку доступність під дахом, тому безпека, зберігання, мережа все інтегрується в одне місце.
  6. Безпека: Оснащена чудовою групою безпеки для контролю вхідного та виїзного трафіку; також використання ролей IAM робить її більш безпечною, оскільки вона пропонує різні дозволи, які захищають дані.
  7. Моніторинг та розгортання: у нас є належні інструменти моніторингу для всіх застосунків, що працюють над кластерами EMR, що робить його прозорим і легким для аналізу частини, а також він має функцію автоматичного розгортання, де програма налаштована та розгорнута автоматично.

Є набагато більше переваг, як використання EMR як кращого вибору іншого методу обчислення кластерів.

AWS EMR-ціноутворення

Компанія EMR пропонує дивовижний перелік цін, який приваблює розробників або ринок до неї. Оскільки він має функцію ціноутворення на вимогу, ми можемо використовувати її трохи більше години та кількість вузлів у нашому кластері. Ми можемо оплачувати ставку за секунду за кожну секунду, яку ми використовуємо, як мінімум одну хвилину. Ми також можемо вибрати наші екземпляри, які використовуватимуться як зарезервовані екземпляри або точкові екземпляри, це місце значно економить.

Ми можемо обчислити загальний рахунок за допомогою простого щомісячного калькулятора за посиланням нижче: -

https://calculator.s3.amazonaws.com/index.html#s=EMR

Для отримання більш детальної інформації про точні цінові відомості ви можете ознайомитися з документом нижче від Amazon: -

https://aws.amazon.com/emr/pricing/

Висновок

З вищенаведеної статті ми побачили, як EMR може бути використаний для справедливої ​​обробки великих даних з використанням усіх ресурсів умовно.

Наявність EMR вирішує нашу основну проблему обробки даних і скорочує значно час на обробку на велику кількість, будучи економічно вигідним, це легко і зручно у використанні.

Рекомендована стаття

Це було керівництвом до AWS EMR. Тут ми обговорюємо вступ до AWS EMR разом із його роботою та архітектурою, а також Перевагами. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Альтернативи AWS
  2. Команди AWS
  3. Послуги AWS
  4. Питання для інтерв'ю AWS
  5. Послуги зберігання AWS
  6. Топ-7 конкурентів AWS
  7. Список функцій веб-служб Amazon

Категорія:

Великі дані