Výpočetní technika se v současnosti těší obrovskému rozmachu a neustále roste. Za poslední tři desetiletí prošly stroje výrazným vývojem a zdokonalením, zejména pokud jde o výpočetní kapacitu a schopnost provádět více úloh současně.
Je fascinující představit si, jak markantní nárůst výkonu lze dosáhnout, když se úkoly rozdělí mezi více počítačů a zpracovávají se paralelně. Tento přístup se nazývá distribuované výpočty, a lze jej přirovnat k týmové práci počítačů.
Možná se ptáte, proč vlastně o distribuovaných výpočtech mluvíme. Odpověď je jednoduchá: distribuované výpočty a Amazon EMR (Elastic MapReduce) jsou úzce propojeny. Konkrétně EMR od AWS využívá principy distribuovaných výpočtů pro zpracování a analýzu obrovského množství dat v cloudovém prostředí.
Díky Amazon EMR máte možnost analyzovat a zpracovávat rozsáhlá data pomocí vámi zvoleného distribuovaného rámce pro zpracování, a to na instancích S3.
Jak funguje Amazon EMR?
Zdroj: aws.amazon.com
Nejprve je třeba uložit data do libovolného datového úložiště, jako je například Amazon S3, DynamoDB nebo jiné úložné platformy AWS, protože všechny se s EMR bezproblémově integrují.
Dále je nutné zvolit rámec pro zpracování a analýzu velkých dat. K dispozici je celá řada rámců, jako jsou Apache Spark, Hadoop, Hive a Presto. Vyberte si ten, který nejlépe vyhovuje vašim potřebám, a nahrajte jej do zvoleného datového úložiště.
Pro paralelní zpracování a analýzu dat se vytváří shluk instancí EC2 EMR. Počet uzlů a další parametry clusteru lze nastavit podle potřeb.
Vaše primární úložiště následně distribuuje data a rámce do jednotlivých uzlů, kde probíhá zpracování menších částí dat. Výsledky se poté agregují.
Po dokončení zpracování a zpřístupnění výsledků lze cluster ukončit a uvolnit tak veškeré přidělené zdroje.
Výhody Amazon EMR
Firmy, bez ohledu na jejich velikost, se vždy snaží najít cenově efektivní řešení. Amazon EMR takovým řešením bezesporu je. Umožňuje totiž zjednodušit provoz různých rámců pro zpracování velkých dat v rámci AWS, což představuje pohodlný způsob zpracování a analýzy dat s potenciálem ušetřit nemalé finanční prostředky.
✅ **Elasticita:** Jak naznačuje samotný název „Elastic MapReduce“, Amazon EMR umožňuje snadnou manuální i automatickou změnu velikosti clusterů podle aktuálních potřeb. Například, pokud potřebujete 200 instancí pro zpracování dat a za hodinu už to bude 600 instancí, Amazon EMR se na takové změny poptávky flexibilně adaptuje.
✅ **Úložiště dat:** Amazon EMR se bezproblémově integruje s různými úložnými systémy, ať už jde o Amazon S3, distribuovaný systém souborů Hadoop, Amazon DynamoDB, nebo jiné úložné platformy AWS.
✅ **Nástroje pro zpracování dat:** Amazon EMR podporuje širokou škálu rámců pro zpracování velkých dat, včetně Apache Spark, Hive, Hadoop a Presto. Umožňuje také spouštění algoritmů a nástrojů pro hluboké učení a strojové učení.
✅ **Nákladová efektivita:** Narozdíl od mnoha komerčních produktů, s Amazon EMR platíte pouze za skutečně využité zdroje, a to v hodinovém režimu. Navíc si můžete vybrat z různých cenových modelů, které nejlépe odpovídají vašemu rozpočtu.
✅ **Přizpůsobení clusteru:** Rámec EMR umožňuje přizpůsobit každou instanci vašeho clusteru. Můžete také kombinovat rámec velkých dat s optimálním typem clusteru. Například kombinace instance Apache Spark a Graviton2 je velmi efektivní pro optimalizovaný výkon v EMR.
✅ **Řízení přístupu:** Pro řízení přístupových práv v EMR lze využít nástroje AWS Identity and Access Management (IAM). Můžete například nastavit, aby konkrétní uživatelé mohli cluster upravovat, zatímco jiní jej budou moci pouze prohlížet.
✅ **Integrace:** Integrace EMR se všemi ostatními službami AWS je bezproblémová. Získáte tak výkon virtuálních serverů, robustní zabezpečení, rozšiřitelnou kapacitu a analytické možnosti v rámci EMR.
Případy použití Amazon EMR
#1. Strojové učení
Využijte Amazon EMR pro analýzu dat pomocí strojového učení a hlubokého učení. Například, pokud chcete vyvinout fitness tracker, spouštění různých algoritmů na datech souvisejících se zdravím (jako je index tělesné hmotnosti, srdeční frekvence, krevní tlak, procento tuku atd.) je klíčové. To vše lze na instancích EMR provést rychleji a efektivněji.
#2. Zpracování velkých transformací
Maloobchodníci typicky shromažďují obrovské množství digitálních dat, aby analyzovali chování zákazníků a optimalizovali své podnikání. Amazon EMR je v tomto ohledu efektivní nástroj pro zpracování velkých dat a provádění velkých transformací pomocí Spark.
#3. Dolování dat
Potřebujete zpracovat rozsáhlou datovou sadu, která vyžaduje delší čas? Amazon EMR je ideální pro dolování dat a prediktivní analýzu komplexních datových sad, a to zejména v případě nestrukturovaných dat. Jeho clusterová architektura je navíc skvělá pro paralelní zpracování.
#4. Výzkumné účely
Využijte tento nákladově efektivní a účinný rámec pro svůj výzkum. Díky škálovatelnosti EMR se zřídkakdy setkáte s problémy s výkonem při zpracování velkých datových souborů. Tento rámec je tedy velmi vhodný pro použití ve výzkumných a analytických laboratořích, které se zabývají velkými daty.
#5. Streamování v reálném čase
Další významnou výhodou Amazon EMR je podpora streamování dat v reálném čase. Pomocí Apache Kafka a Apache Flink můžete na Amazon EMR vytvářet škálovatelné datové kanály pro online hraní, streamování videa, sledování provozu nebo obchodování s akciemi.
Jak se EMR liší od Amazon Glue a Redshift?
AWS EMR vs. Glue
Amazon EMR a Amazon Glue jsou dvě výkonné služby AWS, které si získaly oblibu při zpracování dat.
Amazon Glue je efektivní pro extrahování dat z různých zdrojů, jejich transformaci a načítání do datových skladů. Na druhou stranu, Amazon EMR vám pomůže zpracovávat velké datové aplikace pomocí Hadoop, Spark, Hive a dalších nástrojů.
Zjednodušeně řečeno, AWS Glue vám pomáhá shromažďovat a připravovat data pro analýzu, zatímco Amazon EMR vám umožňuje je zpracovávat.
EMR vs. Redshift
Představte si, že potřebujete efektivně analyzovat data a dotazovat se na ně. SQL je pro tyto účely často používaný jazyk. Redshift nabízí optimalizované online analytické služby pro snadné dotazování velkých objemů dat pomocí SQL.
Pokud jde o ukládání dat, Amazon EMR využívá externí poskytovatele úložiště, jako jsou S3 a DynamoDB, a nabízí tak vysoce škálovatelné, bezpečné a dostupné prostředí. Redshift má naproti tomu vlastní datovou vrstvu, která umožňuje ukládání dat ve sloupcovém formátu.
Přístupy k optimalizaci nákladů Amazon EMR
#1. Používejte formátovaná data
Čím větší data, tím déle trvá jejich zpracování. Navíc, pokud dodáváte nezpracovaná data přímo do clusteru, proces se ještě více komplikuje a hledání specifické části pro zpracování zabere více času.
Formátovaná data obsahují metadata o sloupcích, datovém typu, velikosti a dalších parametrech, což šetří čas při vyhledávání a agregaci dat.
Kromě toho, snížení velikosti dat pomocí technik komprese dat je také efektivní, protože menší datové sady se zpracovávají snáze.
#2. Využívejte cenově dostupné služby úložiště
Využití cenově efektivních služeb primárního úložiště vám může pomoci snížit celkové výdaje na EMR. Amazon S3 je jednoduchá a cenově dostupná služba pro ukládání vstupních a výstupních dat. Platíte pouze za skutečně využité úložiště.
#3. Správná velikost instance
Používání instancí s vhodnými parametry může významně snížit rozpočet, který je potřeba pro EMR. Instance EC2 jsou obvykle účtovány za sekundu a cena závisí na jejich velikosti. Nicméně, bez ohledu na to, zda používáte 0.7x velký cluster nebo 0.36x velký cluster, náklady na jeho správu jsou stejné. Z hlediska nákladové efektivity je tedy výhodnější efektivně využívat větší stroje, než používat mnoho malých strojů.
#4. Spotové instance
Spotové instance jsou skvělou možností, jak získat nevyužité zdroje EC2 za zvýhodněné ceny. Jsou levnější než instance na vyžádání, ale nejsou trvalé, protože je lze získat zpět, pokud poptávka vzroste. Jsou tedy flexibilní z hlediska odolnosti proti chybám, ale nejsou ideální pro dlouhotrvající úlohy.
#5. Automatické škálování
Funkce automatického škálování je klíčová pro optimalizaci nákladů, protože vám pomáhá vyhnout se příliš velkým nebo poddimenzovaným clusterům. Umožňuje vám vybrat správný počet a typ instancí na základě pracovní zátěže a tím optimalizovat náklady.
Závěrečná slova
Cloud a technologie velkých dat se neustále vyvíjejí, a nabízí tak nekonečné množství nástrojů a rámců, které se lze učit a implementovat. Amazon EMR je jednou z takových platforem, která vám umožňuje využít potenciál velkých dat i cloudu. Zjednodušuje provoz rámců pro zpracování a analýzu rozsáhlých dat.
Tento článek vám přiblížil, co Amazon EMR je, jak funguje, jaké jsou jeho výhody a možnosti použití, a jak lze optimalizovat náklady. Pomůže vám tak udělat první kroky v tomto prostředí.
Dále doporučujeme se podívat na článek o AWS Athena.