Wprowadzenie do AWS EMR

AWS EMR zapewnia wiele funkcji, które nam ułatwiają, niektóre z technologii to:

  1. Amazon EC2
  2. Amazon RDS
  3. Amazon S3
  4. Amazon CloudFront
  5. Automatyczne skalowanie Amazon
  6. Amazon Lambda
  7. Amazon Redshift
  8. Amazon Elastic MapReduce (EMR)

Jedną z głównych usług świadczonych przez AWS EMR, z którą będziemy się zajmować, jest Amazon EMR.

EMR, powszechnie zwany Elastic Map Reduce, oferuje łatwy i przystępny sposób radzenia sobie z przetwarzaniem większych fragmentów danych. Wyobraźmy sobie scenariusz dużych zbiorów danych, w którym mamy ogromną ilość danych i wykonujemy nad nimi zestaw operacji, powiedzmy, że uruchomione jest zadanie Map-Reduce, jednym z głównych problemów aplikacji Bigdata jest dostrojenie programu, my często trudno jest dostroić nasz program w taki sposób, aby wszystkie przydzielone zasoby były właściwie wykorzystywane. Z uwagi na powyższy współczynnik dostrajania czas przetwarzania stopniowo wzrasta. Elastyczna mapa Redukcja usługi przez Amazon, to usługa internetowa, która zapewnia platformę, która zarządza wszystkimi niezbędnymi funkcjami potrzebnymi do przetwarzania dużych zbiorów danych w opłacalny, szybki i bezpieczny sposób. Od tworzenia klastrów po dystrybucję danych w różnych instancjach wszystkie te rzeczy są łatwo zarządzane w ramach Amazon EMR. Usługi tutaj są dostępne na żądanie, co oznacza, że ​​możemy kontrolować liczby na podstawie danych, które posiadamy, dzięki czemu są opłacalne i skalowalne.

Powody korzystania z AWS EMR

Dlaczego warto korzystać z AMR, co czyni go lepszym od innych. Często napotykamy bardzo podstawowy problem, polegający na tym, że nie jesteśmy w stanie przydzielić wszystkich zasobów dostępnych w klastrze do żadnej aplikacji, AMAZON EMR zajmuje się tymi problemami i na podstawie wielkości danych oraz zapotrzebowania aplikacji przydziela niezbędne zasoby. Będąc elastycznym z natury, możemy to odpowiednio zmienić. EMR ma ogromne wsparcie dla aplikacji, czy to Hadoop, Spark, HBase, co ułatwia przetwarzanie danych. Obsługuje różne operacje ETL szybko i tanio. Może być również wykorzystany do MLIB w Spark. Możemy wykonywać w nim różne algorytmy uczenia maszynowego. Zarówno w przypadku danych wsadowych, jak i przesyłania strumieniowego danych w czasie rzeczywistym EMR jest w stanie organizować i przetwarzać oba typy danych.

Działanie AWS EMR

Zobaczmy teraz diagram klastra Amazon EMR i postaramy się zrozumieć, jak to naprawdę działa:

Poniższy schemat przedstawia rozkład klastrów wewnątrz EMR. Sprawdźmy to szczegółowo:

1. Klastry są głównym elementem architektury Amazon EMR. Są to zbiory instancji EC2 o nazwie Węzły. Każdy węzeł ma określone role w klastrze określane jako typ węzła i na podstawie ich ról możemy je podzielić na 3 typy:

  • Węzeł główny
  • Węzeł rdzenia
  • Węzeł zadania

2. Główny węzeł, jak sama nazwa wskazuje, jest głównym, który jest odpowiedzialny za zarządzanie klastrem, uruchamianie komponentów i dystrybucję danych w węzłach w celu przetworzenia. Po prostu śledzi, czy wszystko jest właściwie zarządzane i działa poprawnie, i działa w przypadku awarii.

3. Węzeł główny odpowiada za uruchomienie zadania i przechowywanie danych w HDFS w klastrze. Wszystkie części przetwarzane są obsługiwane przez główny Węzeł, a dane po tym przetwarzaniu są umieszczane w pożądanej lokalizacji HDFS.

4. Opcjonalny węzeł zadania ma tylko zadanie uruchomienia zadania, które nie przechowuje danych w HDFS.

5. Ilekroć po złożeniu pracy mamy kilka metod, aby wybrać sposób zakończenia prac. Od zakończenia działania klastra po zakończeniu zadania do długotrwałego klastra za pomocą konsoli EMR i interfejsu CLI w celu przesłania kroków mamy wszelkie uprawnienia, aby to zrobić.

6. Możemy bezpośrednio uruchomić zadanie na EMR, łącząc go z węzłem głównym za pośrednictwem dostępnych interfejsów i narzędzi, które uruchamiają zadania bezpośrednio w klastrze.

7. Możemy również uruchamiać nasze dane w różnych etapach za pomocą EMR, wszystko co musimy zrobić, to przesłać jeden lub więcej zamówionych kroków w klastrze EMR. Dane są przechowywane jako plik i przetwarzane w sposób sekwencyjny. Zaczynając od „stanu oczekującego do stanu ukończonego” możemy prześledzić kroki przetwarzania i znaleźć błędy, które również pochodzą z „Nie udało się anulować”, wszystkie te kroki można łatwo prześledzić.

8. Gdy wszystkie instancje zostaną zakończone, stan klastra zostanie osiągnięty.

Architektura dla AWS EMR

Architektura EMR przedstawia się od części magazynowej do części aplikacyjnej.

  • Pierwsza warstwa zawiera warstwę pamięci, która obejmuje różne systemy plików używane w naszym klastrze. Od HDFS do EMRFS do lokalnego systemu plików - wszystko to służy do przechowywania danych w całej aplikacji. Buforowanie wyników pośrednich podczas przetwarzania MapReduce można osiągnąć za pomocą technologii dostarczanych wraz z EMR.
  • Druga warstwa zawiera Zarządzanie zasobami dla klastra, ta warstwa jest odpowiedzialna za zarządzanie zasobami dla klastrów i węzłów nad aplikacją. Zasadniczo pomaga to jako narzędzia zarządzania, które pomagają równomiernie rozprowadzać dane w klastrze i odpowiednio zarządzać. Domyślnym narzędziem do zarządzania zasobami używanym przez EMR jest YARN, który został wprowadzony w Apache Hadoop 2.0. Centralnie zarządza zasobami dla wielu platform przetwarzania danych. Dba o wszystkie informacje potrzebne do prawidłowego działania klastra, od kondycji węzła do dystrybucji zasobów z zarządzaniem pamięcią.
  • Trzecia warstwa jest dostarczana z ramami przetwarzania danych, ta warstwa odpowiada za analizę i przetwarzanie danych. istnieje wiele platform obsługiwanych przez EMR, które odgrywają ważną rolę w równoległym i wydajnym przetwarzaniu danych. Niektóre z obsługiwanych przez nas ram, o których wiemy, to APACHE HADOOP, SPARK, SPARK STREAMING itp.
  • Czwarta warstwa zawiera aplikacje i programy, takie jak HIVE, PIG, biblioteka strumieniowa, algorytmy ML, które są pomocne w przetwarzaniu dużych zbiorów danych i zarządzaniu nimi.

Zalety AWS EMR

Sprawdźmy teraz niektóre zalety korzystania z EMR:

  1. Wysoka prędkość: ponieważ wszystkie zasoby są właściwie wykorzystywane, czas przetwarzania zapytania jest stosunkowo szybszy niż w przypadku innych narzędzi do przetwarzania danych, które mają znacznie wyraźniejszy obraz.
  2. Zbiorcze przetwarzanie danych: Większy rozmiar danych EMR ma zdolność przetwarzania dużej ilości danych w odpowiednim czasie.
  3. Minimalna utrata danych: Ponieważ dane są dystrybuowane w klastrze i przetwarzane równolegle przez sieć, istnieje minimalna szansa na utratę danych i dobrze, wskaźnik dokładności przetwarzanych danych jest lepszy.
  4. Opłacalność: Będąc opłacalnym, jest tańszy niż jakakolwiek inna dostępna alternatywa, która sprawia, że ​​jest silniejszy w porównaniu z branżą. Ponieważ ceny są niższe, możemy pomieścić duże ilości danych i przetwarzać je w ramach budżetu.
  5. Zintegrowany AWS: Jest zintegrowany ze wszystkimi usługami AWS, co zapewnia łatwą dostępność pod dachem, więc bezpieczeństwo, przechowywanie, łączenie w sieć wszystko jest zintegrowane w jednym miejscu.
  6. Bezpieczeństwo: zawiera niesamowitą grupę zabezpieczeń do kontroli ruchu przychodzącego i wychodzącego, a także korzystanie z ról IAM sprawia, że ​​jest bardziej bezpieczny, ponieważ ma różne uprawnienia, które zapewniają bezpieczeństwo danych.
  7. Monitorowanie i wdrażanie: mamy odpowiednie narzędzia monitorowania dla wszystkich aplikacji działających w klastrach EMR, dzięki czemu jest przejrzysty i łatwy do analizy, a także zawiera funkcję automatycznego wdrażania, w której aplikacja jest konfigurowana i wdrażana automatycznie.

Jest wiele innych zalet posiadania EMR jako lepszego wyboru innej metody obliczania klastrów.

Ceny AWS EMR

EMR ma niesamowity cennik, który przyciąga deweloperów lub rynek. Ponieważ jest wyposażony w funkcję wyceny na żądanie, możemy z niej korzystać nieco ponad godzinę i liczbę węzłów w naszym klastrze. Możemy zapłacić za stawkę za sekundę za każdą sekundę, z której korzystamy, z minimalną minutą. Możemy również wybrać nasze instancje, które będą używane jako instancje zastrzeżone lub instancje spot, przy czym spot jest znacznie oszczędniejszy.

Możemy obliczyć całkowity rachunek za pomocą prostego kalkulatora miesięcznego z poniższego linku: -

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

Aby uzyskać więcej informacji na temat dokładnych szczegółów cenowych, zapoznaj się z poniższym dokumentem firmy Amazon: -

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

Wniosek

Z powyższego artykułu dowiedzieliśmy się, w jaki sposób EMR może być wykorzystywany do uczciwego przetwarzania dużych zbiorów danych przy wykorzystaniu wszystkich zasobów w sposób konwencjonalny.

Posiadanie EMR rozwiązuje nasz podstawowy problem przetwarzania danych i znacznie skraca czas przetwarzania o dobrą liczbę, ponieważ jest opłacalny, łatwy i wygodny w użyciu.

Polecany artykuł

To był przewodnik po AWS EMR. Tutaj omawiamy wprowadzenie do AWS EMR wraz z jego działaniem i architekturą, a także zaletami. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Alternatywy AWS
  2. Polecenia AWS
  3. Usługi AWS
  4. Pytania do wywiadu AWS
  5. Usługi pamięci masowej AWS
  6. 7 najlepszych konkurentów AWS
  7. Lista funkcji Amazon Web Services

Kategoria:

Big Data