Perbedaan antara EMR dan lem

AWS menawarkan sejumlah besar alat dan layanan untuk memproses volume data yang sangat besar. Selama bertahun -tahun, AWS telah membangun banyak layanan analitik. Bergantung pada lingkungan teknis Anda, Anda selalu dapat memilih satu atau alat lain untuk pemrosesan data berdasarkan alur kerja pembelajaran mesin Anda. Ketika datang ke beban kerja analitik, Amazon EMR dan AWS Glue adalah dua pilihan populer untuk memproses data pada skala. Kami melihat dua layanan yang dikelola dan mencoba memahami perbedaan utama antara keduanya. Jadi, mari kita mulai.

Apa itu Amazon Emr?

Amazon Elastic MapReduce (EMR) adalah layanan terkelola berbasis cloud untuk memproses dan menganalisis data besar dengan cepat dan hemat biaya. EMR adalah platform data besar terkemuka di industri yang menyederhanakan analitik data besar menggunakan alat seperti Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Presto, dan sebagainya. Ini dimulai sebagai lingkungan yang dikelola untuk aplikasi Apache Hadoop, tetapi selama bertahun -tahun, menambahkan dukungan untuk banyak proyek lain di AWS. EMR dirancang khusus untuk mengurangi beban pemeliharaan dengan menyediakan tenaga kuda komputasi dan infrastruktur sesuai permintaan untuk menganalisis volume data yang sangat luas seperti itu. EMR memanfaatkan Amazon S3 untuk menyimpan set data untuk pemrosesan dan hasil analisis, dan menggunakan Amazon EC2 untuk memproses data besar di seluruh sekelompok server virtual. Itu fleksibel, dapat disesuaikan, dan dapat berjalan untuk contoh pendek dan panjang. EMR adalah pesaing utama untuk pemrosesan data pada skala.

Apa itu lem AWS?

AWS Glue adalah layanan ekstraksi, transformasi, dan pemuatan (ETL) yang tidak dikelola sepenuhnya server yang disediakan oleh Amazon sebagai bagian dari AWS untuk membantu merangkak, menemukan, dan mengatur data. Ini adalah layanan komputasi pay-as-you-go, yang menyediakan inferensi skema otomatis untuk set data terstruktur dan semi-terstruktur Anda. Ini memungkinkan Anda untuk mengekstrak data dan metadata dari berbagai sumber seperti database dan membangun katalog informasi, yang dapat digunakan lebih lanjut untuk mengubah data ke status yang diperlukan target Anda. Ini memahami data Anda, menyarankan transformasi, dan menghasilkan skrip ETL, dan di atas itu, ia menjalankannya dengan cara yang dikelola sepenuhnya di dalam shell python atau lingkungan percikan yang dikelola sepenuhnya-server yang dikelola. Berdasarkan transformasi yang Anda tentukan pada data Anda, lem dapat secara otomatis menghasilkan skrip percikan. Anda tidak hanya dapat menyesuaikannya, tetapi juga menggunakan skrip Anda sendiri. Lem dibangun di atas percikan dan terintegrasi dengan S3, RDS, Redshift, dan setiap penyimpanan data JDBC.

Perbedaan antara EMR dan lem

Alat

- Amazon EMR adalah layanan terkelola berbasis cloud yang memanfaatkan Amazon S3 untuk menyimpan set data untuk hasil pemrosesan dan analisis, dan menggunakan Amazon EC2 untuk memproses data besar di seluruh sekelompok server virtual. Ini adalah lingkungan Hadoop yang sepenuhnya dikelola yang memberikan dukungan untuk banyak proyek lain di AWS, seperti Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Presto, dan sebagainya. Lem AWS, di sisi lain, adalah alat ETL tanpa server yang menyediakan inferensi skema otomatis untuk dataset terstruktur dan semi-terstruktur Anda.

Harga

- Struktur harga Amazon EMR sederhana dan dapat diprediksi. Anda ditagih pada basis kedua yang berarti Anda membayar untuk setiap detik yang Anda gunakan, dengan minimal satu menit. Tarif per jam tergantung pada jenis instance yang digunakan dan mulai dari $ 0.011 per jam dan naik ke $ 0.27 per jam. Biaya seperti harga EC2 yang ditambahkan ke biaya pemrosesan data. Harga lem AWS didasarkan pada DPU (unit pemrosesan data) dan Anda ditagih oleh yang kedua untuk crawler dan pekerjaan ETL. Biasanya harganya sekitar $ 0.44 per jam per DPU dalam peningkatan 1 detik, dibulatkan ke detik terdekat.

Fleksibilitas & skalabilitas

- Amazon EMR adalah platform cluster yang dikelola sepenuhnya yang menyederhanakan pengaturan dan manajemen kluster komponen Apache Hadoop dan MapReduce. Ini memberikan cara sederhana untuk menskalakan menjalankan beban kerja tergantung pada persyaratan pemrosesan Anda. Ini memungkinkan Anda untuk mengubah ukuran cluster Anda karena Anda tampaknya cocok dan juga, mengkonfigurasi satu atau lebih grup instance untuk diproses. Lem AWS juga fleksibel dan mudah diukur karena bekerja pada lingkungan yang sepenuhnya dikelola dan tanpa server. IT Penulis pekerjaan ETL yang sangat diskalakan untuk pemrosesan terdistribusi pada lingkungan Apache yang tidak dikeluarkan.

Gunakan kasing

- Amazon EMR adalah lingkungan yang dikelola sepenuhnya yang menyediakan tenaga kuda komputasi dan infrastruktur berdasarkan permintaan untuk menganalisis volume data yang sangat besar dengan cepat dan biaya secara efektif. Ini menyederhanakan menjalankan kerangka kerja data besar, seperti Apace Hadoop dan Apache Spark di AWS untuk memproses data besar pada skala. Seringkali merupakan pengganti yang baik untuk migrasi hadoop di tempat. AWS Glue adalah platform ETL tanpa server yang membantu merangkak, menemukan dan mengatur data yang Anda miliki, dan persiapkan untuk analitik. Ini sangat ideal untuk beban kerja baru.

Emr vs. Lem: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Singkatnya, Amazon EMR adalah lingkungan yang dikelola sepenuhnya yang menyediakan tenaga kuda komputasi dan infrastruktur sesuai permintaan untuk menganalisis volume data yang sangat besar dengan cepat dan biaya secara efektif. Jadi, saat Anda memiliki seluruh infrastruktur yang tersedia, ESDM adalah pilihan terbaik untuk Anda. Lem AWS, di sisi lain, berguna ketika Anda memiliki persyaratan yang fleksibel dan karena tidak ada server, Anda tidak perlu mengkonfigurasi dan mengelola sumber daya komputasi apa pun. Lem hanya membantu merangkak, menemukan dan mengatur data yang Anda miliki, dan persiapkan untuk analitik.