Databehandling i en ny æra
Databehandling har opplevd en enorm vekst og fortsetter å utvikle seg i et raskt tempo. Spesielt de siste tre tiårene har det vært en markant forbedring i maskinvare, med betydelig økning i prosessorkraft og multitasking-evner.
Tenk deg hvor mye ytelsen kan forbedres dersom oppgaver fordeles på flere maskiner som jobber parallelt. Dette er prinsippet bak distribuert databehandling, der maskiner samarbeider som et team.
Du lurer kanskje på hvorfor vi diskuterer dette. Jo, fordi distribuert databehandling og Amazon EMR (Elastic MapReduce) er nært knyttet. EMR fra AWS bruker nemlig prinsippene for distribuert databehandling for å håndtere og analysere store datamengder i skyen.
Med Amazon EMR kan du analysere og behandle «big data» ved hjelp av et distribuert behandlingsrammeverk du selv velger, direkte fra S3-instanser.
Hvordan fungerer Amazon EMR?
Kilde: aws.amazon.com
Først må dataene dine lagres i en datakilde, for eksempel Amazon S3, DynamoDB eller andre AWS-lagringsplattformer, som alle er integrert med EMR.
Deretter trenger du et rammeverk for «big data» for å behandle og analysere dataene. Du kan velge mellom ulike rammeverk, som Apache Spark, Hadoop, Hive og Presto, og laste det opp til det valgte datalageret.
En EMR-klynge bestående av EC2-instanser opprettes for å prosessere og analysere dataene parallelt. Du kan konfigurere antall noder og andre detaljer for å tilpasse klyngen.
Datalagret ditt distribuerer data og rammeverk til nodene, hvor databitene behandles individuelt, og resultatene kombineres.
Etter at resultatene er klare, kan du avslutte klyngen og frigjøre de tildelte ressursene.
Fordeler med Amazon EMR
Alle bedrifter, uavhengig av størrelse, er på utkikk etter kostnadseffektive løsninger. Amazon EMR er et slikt alternativ. Det forenkler kjøringen av ulike «big data»-rammeverk på AWS, og gir en praktisk måte å behandle og analysere data på samtidig som du sparer penger.
✅ Elastisitet: Navnet «Elastic MapReduce» antyder at Amazon EMR lar deg enkelt endre størrelsen på klyngene manuelt eller automatisk, basert på behovet. For eksempel kan du trenge 200 instanser for å behandle forespørsler nå, og 600 om et par timer. EMR er ideelt når du trenger skalerbarhet for å tilpasse deg raske endringer i etterspørselen.
✅ Datalagre: EMR integreres sømløst med Amazon S3, Hadoop Distributed File System, Amazon DynamoDB og andre AWS-datalagre.
✅ Databehandlingsverktøy: Amazon EMR støtter ulike «big data»-rammeverk, inkludert Apache Spark, Hive, Hadoop og Presto. I tillegg kan du kjøre dyp læring og maskinlæringsalgoritmer på dette rammeverket.
✅ Kostnadseffektivt: I motsetning til andre kommersielle produkter, betaler du kun for ressursene du bruker med Amazon EMR, basert på timebruk. Du kan også velge mellom forskjellige prismodeller som passer budsjettet ditt.
✅ Klyngetilpasning: Du kan tilpasse hver enkelt forekomst av klyngen din. Du kan også kombinere et «big data»-rammeverk med en passende klyngetype. For eksempel er Apache Spark og Graviton2-baserte instanser en effektiv kombinasjon for optimalisert ytelse i EMR.
✅ Tilgangskontroll: Med AWS Identity and Access Management (IAM) kan du styre tilgangstillatelser i EMR. For eksempel kan du tillate at noen brukere redigerer klyngen, mens andre kun kan se den.
✅ Integrasjon: EMR er sømløst integrert med alle andre AWS-tjenester. Dermed får du tilgang til virtuelle servere, robust sikkerhet, utvidbar kapasitet og analysefunksjoner i EMR.
Bruksområder for Amazon EMR
#1. Maskinlæring
Analyser data ved hjelp av maskinlæring og dyp læring i Amazon EMR. For eksempel er det viktig å kjøre ulike algoritmer på helserelaterte data for å spore helsemålinger som kroppsmasseindeks, hjertefrekvens, blodtrykk, fettprosent osv. for å utvikle en treningsmåler. Alt dette kan gjøres raskere og mer effektivt på EMR-instanser.
#2. Utføre store transformasjoner
Forhandlere samler store mengder digitale data for å analysere kundeatferd og forbedre virksomheten. Amazon EMR er effektivt for å hente og transformere store datamengder ved hjelp av Spark.
#3. Datautvinning
Trenger du å behandle et datasett som tar lang tid? Amazon EMR er ideelt for datautvinning og prediktiv analyse av komplekse datasett, spesielt i ustrukturerte tilfeller. Klyngearkitekturen er også utmerket for parallell prosessering.
#4. Forskningsformål
Utfør forskningen din med dette kostnadseffektive og effektive rammeverket. Skalerbarheten sørger for at du sjelden opplever ytelsesproblemer når du kjører store datasett i EMR. Dette rammeverket er derfor svært tilpasningsdyktig i forskning og analyselaboratorier.
#5. Sanntidsstrømming
En annen stor fordel med Amazon EMR er støtten for sanntidsstrømming. Du kan bygge skalerbare datastrøm-pipelines for nettspill, videostrømming, trafikkovvåking og aksjehandel ved hjelp av Apache Kafka og Apache Flink på Amazon EMR.
Hvordan skiller EMR seg fra Amazon Glue og Redshift?
AWS EMR vs. Glue
Både Amazon EMR og Amazon Glue er viktige AWS-tjenester for håndtering av data.
Amazon Glue er raskt og effektivt for å hente data fra ulike kilder, transformere og laste dem til datavarehus. Amazon EMR hjelper deg med å behandle «big data»-applikasjoner ved hjelp av Hadoop, Spark, Hive osv.
Enkelt sagt: AWS Glue samler inn og forbereder data for analyse, mens Amazon EMR lar deg behandle dem.
EMR vs. Redshift
Tenk deg at du enkelt navigerer i og søker i dataene dine ved hjelp av SQL. Redshift tilbyr optimaliserte tjenester for online analytisk behandling for enkelt å søke i store datamengder med SQL.
Når du lagrer data, får du tilgang til skalerbare, sikre og tilgjengelige løsninger. Amazon EMR bruker tredjeparts lagringsleverandører som S3 og DynamoDB. Redshift har sitt eget datalag, slik at du kan lagre data i kolonneformat.
Metoder for kostnadsoptimalisering i Amazon EMR
#1. Formaterte data
Jo større data, jo lengre tid tar det å behandle. Rådata gjør det mer komplekst og tidkrevende å finne den delen du skal behandle.
Formaterte data inkluderer metadata om kolonner, datatyper, størrelse osv., noe som sparer tid i søk og aggregeringer. Komprimer også dataene, siden det er enklere å behandle mindre datasett.
#2. Rimelige lagringstjenester
Bruk av kostnadseffektive primærlagringstjenester reduserer utgiftene dine til EMR. Amazon S3 er en enkel og rimelig lagringstjeneste for inn- og utdata. Du betaler kun for faktisk lagring.
#3. Riktig instansstørrelse
Bruk av passende instanser med riktige størrelser reduserer budsjettet ditt for EMR betraktelig. EC2-instanser belastes per sekund, og prisen skalerer med størrelsen. Kostnaden for administrasjon er den samme enten du bruker en stor eller liten klynge. Det er mer kostnadseffektivt å bruke større maskiner enn flere små.
#4. Spot-instanser
Spot-instanser er et godt alternativ for å kjøpe ubrukte EC2-ressurser til rabatt. De er billigere enn On-demand-instanser, men er ikke permanente og kan kreves tilbake når etterspørselen øker. De er fleksible for feiltoleranse, men ikke egnet for langvarige jobber.
#5. Automatisk skalering
Den automatiske skaleringsfunksjonen sørger for at du unngår for store eller for små klynger. Du kan velge riktig antall og type instanser i klyngen basert på arbeidsbelastningen, noe som optimaliserer kostnadene.
Siste ord
Utviklingen innen sky- og «big data»-teknologi gir deg utallige verktøy og rammeverk å lære og implementere. Amazon EMR er en plattform der du kan utnytte både «big data» og skyen for å forenkle kjøring av «big data»-rammeverk og analyse av store data.
Denne artikkelen gir deg en innføring i hva EMR er, hvordan det kan være til nytte, hvordan det fungerer, bruksområder og kostnadseffektive tilnærminger.
Du kan også lese om alt du trenger å vite om AWS Athena.