Еволюція обчислювальних технологій та розподілені обчислення
Сучасні обчислювальні технології досягли неймовірного розвитку і продовжують стрімко зростати. За останні три десятиліття комп’ютери еволюціонували, особливо в плані обчислювальної потужності та здатності до багатозадачності.
Уявіть, наскільки може зрости продуктивність, якщо обчислювальні задачі розподілити між кількома машинами, що працюють паралельно. Такий підхід називається розподіленими обчисленнями – це своєрідна командна робота комп’ютерів.
Можливо, вас цікавить, чому ми говоримо про розподілені обчислення? Річ у тім, що розподілені обчислення та Amazon EMR (Elastic MapReduce) тісно пов’язані. Сервіс EMR від AWS застосовує принципи розподілених обчислень для обробки та аналізу великих обсягів даних у хмарному середовищі.
Завдяки Amazon EMR ви можете аналізувати та обробляти значні масиви даних, використовуючи розподілену обробку на інстанціях S3.
Як функціонує Amazon EMR?
Джерело: aws.amazon.com
Насамперед, необхідно завантажити дані у сховище, наприклад Amazon S3, DynamoDB або інші платформи зберігання AWS, оскільки вони добре інтегровані з EMR.
Далі потрібна інфраструктура для обробки цих великих даних. Ви можете обрати одну з численних платформ, як-от Apache Spark, Hadoop, Hive або Presto, і завантажити її до вибраного сховища даних.
Для паралельної обробки та аналізу даних створюється кластер EMR з інстанцій EC2. Кількість вузлів та інші параметри кластера можна налаштувати.
Ваше основне сховище розподіляє дані між цими вузлами, де окремі фрагменти даних обробляються незалежно, а потім результати об’єднуються.
Після завершення обробки кластер можна зупинити, щоб вивільнити виділені ресурси.
Переваги використання Amazon EMR
Для будь-якої компанії, незалежно від її розміру, важливо знаходити економічно ефективні рішення. Amazon EMR може стати таким рішенням, спрощуючи запуск різноманітних фреймворків обробки великих даних на AWS та забезпечуючи зручний спосіб аналізу ваших даних, одночасно заощаджуючи кошти.
-
Еластичність: Назва “Elastic MapReduce” вже говорить про себе. Amazon EMR дозволяє легко змінювати розміри кластерів вручну або автоматично, залежно від поточних потреб. Наприклад, вам може знадобитися 200 інстанцій для обробки запитів, а за годину чи дві їх кількість може зрости до 600. Amazon EMR – оптимальний вибір, коли потрібна масштабованість для швидкої адаптації до змін попиту.
-
Сховища даних: Amazon EMR легко інтегрується з різними сховищами даних AWS, включаючи Amazon S3, розподілену файлову систему Hadoop, Amazon DynamoDB та інші.
-
Інструменти обробки даних: Amazon EMR підтримує різні фреймворки великих даних, такі як Apache Spark, Hive, Hadoop і Presto. Також ви можете запускати алгоритми машинного та глибокого навчання.
-
Економічність: На відміну від інших комерційних продуктів, Amazon EMR дозволяє платити лише за фактично використані ресурси на погодинній основі. Крім того, є можливість вибору різних моделей ціноутворення, що відповідають вашому бюджету.
-
Налаштування кластера: Платформа дозволяє налаштовувати кожен екземпляр кластера. Ви можете поєднати структуру великих даних з відповідним типом кластера. Наприклад, поєднання екземплярів Apache Spark з Graviton2 є дуже ефективним для оптимізації продуктивності в EMR.
-
Контроль доступу: За допомогою інструментів AWS Identity and Access Management (IAM) ви можете контролювати дозволи в EMR. Наприклад, можна дозволити одним користувачам редагувати кластер, а іншим лише переглядати його.
-
Інтеграція: EMR легко інтегрується з усіма іншими сервісами AWS, надаючи вам потужність віртуальних серверів, надійну безпеку, розширювані можливості та аналітичні інструменти.
Приклади використання Amazon EMR
#1. Машинне навчання
Аналізуйте дані за допомогою машинного та глибокого навчання в Amazon EMR. Наприклад, запуск алгоритмів на даних про здоров’я для відстеження показників, таких як індекс маси тіла, частота серцевих скорочень та артеріальний тиск, є важливим для розробки фітнес-трекерів. Усе це можна робити на інстанціях EMR швидко та ефективно.
#2. Масштабні перетворення даних
Роздрібні продавці збирають великі обсяги цифрових даних для аналізу поведінки клієнтів та покращення бізнесу. Amazon EMR ефективно обробляє великі масиви даних та виконує їх перетворення за допомогою Spark.
#3. Видобуток даних
Якщо вам потрібно обробити великий набір даних, що займає багато часу, Amazon EMR – ідеальне рішення. Він спеціалізується на інтелектуальному аналізі даних, особливо неструктурованих, та прогнозній аналітиці. Кластерна архітектура EMR ідеальна для паралельної обробки.
#4. Дослідницькі цілі
Використовуйте економічно вигідну та ефективну систему Amazon EMR для досліджень. Завдяки її масштабованості рідко виникають проблеми з продуктивністю під час обробки великих наборів даних. Ця платформа добре підходить для досліджень та аналітичних лабораторій.
#5. Потокова передача даних в реальному часі
Amazon EMR також підтримує потокову передачу в реальному часі. Створюйте масштабовані канали потокових даних для онлайн-ігор, потокового відео, моніторингу трафіку та торгівлі акціями за допомогою Apache Kafka та Apache Flink на Amazon EMR.
Відмінності між EMR, Amazon Glue та Redshift
AWS EMR проти Glue
Amazon EMR та Amazon Glue – два потужні сервіси AWS для роботи з даними.
Amazon Glue допомагає швидко та ефективно отримувати дані з різних джерел, перетворювати їх та завантажувати у сховища. Amazon EMR обробляє додатки для великих даних з використанням Hadoop, Spark, Hive тощо.
AWS Glue використовується для підготовки даних до аналізу, а Amazon EMR – для їх обробки.
EMR проти Redshift
Уявіть собі, що вам потрібно постійно аналізувати та опитувати ваші дані за допомогою SQL. Redshift пропонує оптимізовані служби онлайн-аналітичної обробки для легкого опитування великих обсягів даних з використанням SQL.
Amazon EMR зберігає дані на сторонніх сховищах, таких як S3 та DynamoDB. Redshift має власний рівень даних, де дані зберігаються у стовпцевому форматі.
Підходи до оптимізації витрат на Amazon EMR
#1. Працюйте з відформатованими даними
Чим більший обсяг даних, тим більше часу потрібно для їх обробки. Подання необроблених даних у кластер ускладнює пошук необхідних фрагментів.
Відформатовані дані містять метадані про стовпці, тип даних, розмір, що дозволяє заощадити час на пошуку та агрегації. Зменшуйте обсяг даних, використовуючи методи стиснення.
#2. Використовуйте доступні сервіси зберігання
Економічно вигідні сервіси зберігання скорочують витрати на EMR. Amazon S3 – це простий та доступний сервіс для зберігання вхідних та вихідних даних. Його модель оплати передбачає плату лише за фактично використаний обсяг пам’яті.
#3. Правильний розмір інстанцій
Використання відповідних інстанцій з правильними розмірами може значно скоротити ваш бюджет на EMR. Інстанції EC2 оплачуються за секунду, ціна залежить від їх розміру, але вартість управління кластером однакова, незалежно від того, чи використовуєте ви великі або малі машини. Ефективне використання більших машин є більш рентабельним, ніж використання кількох менших.
#4. Точкові інстанції
Точкові інстанції – це чудовий варіант для придбання невикористаних ресурсів EC2 зі знижками. Вони дешевші за інстанції On-demand, але можуть бути відкликані, коли попит зростає. Точкові інстанції гнучкі для відмовостійких операцій, але не підходять для тривалих завдань.
#5. Автоматичне масштабування
Функція автоматичного масштабування дозволяє уникнути використання занадто великих або малих кластерів. Вона дає змогу вибрати потрібну кількість та тип інстанцій у кластері залежно від робочого навантаження, що оптимізує витрати.
Заключні слова
Технології хмарних обчислень та великих даних постійно розвиваються, пропонуючи безмежні інструменти та фреймворки для навчання та впровадження. Amazon EMR – одна з таких платформ, що спрощує запуск інфраструктури великих даних для їх обробки та аналізу.
Ця стаття пояснює, що таке EMR, його переваги, функціонування, варіанти використання та підходи до економії.
Далі ознайомтеся з усім, що вам потрібно знати про AWS Athena.