Introduction à Amazon EMR (Elastic MapReduce) pour les débutants
L'ère numérique actuelle est témoin d'une expansion fulgurante de l'informatique. Les trois dernières décennies ont été marquées par des avancées significatives dans l'évolution des machines, notamment en matière de puissance de calcul et de capacité multitâche.
Imaginez l'ampleur de l'amélioration des performances si les tâches étaient réparties entre plusieurs ordinateurs et exécutées en simultané. C'est précisément le concept de l'informatique distribuée, comparable à un travail d'équipe pour les systèmes informatiques.
Vous pourriez vous demander pourquoi nous abordons ce sujet. L'informatique distribuée est intrinsèquement liée à Amazon EMR (Elastic MapReduce). En effet, EMR d'AWS s'appuie sur les principes de l'informatique distribuée pour le traitement et l'analyse de vastes volumes de données dans le cloud.
Avec Amazon EMR, il est désormais possible d'analyser et de traiter les Big Data en utilisant le framework de traitement distribué de votre choix, le tout sur des instances S3.
Fonctionnement d'Amazon EMR
Source : aws.amazon.com
Le processus débute par l'importation des données dans un espace de stockage tel qu'Amazon S3, DynamoDB ou toute autre plateforme de stockage AWS, ces dernières étant toutes parfaitement compatibles avec EMR.
Ensuite, il est nécessaire de sélectionner un framework Big Data pour le traitement et l'analyse de ces données. Parmi les différentes options disponibles, telles que Apache Spark, Hadoop, Hive et Presto, vous pouvez choisir celle qui répond le mieux à vos besoins et la télécharger dans l'espace de stockage désigné.
Un cluster EMR d'instances EC2 est alors créé afin de traiter et analyser les données en parallèle. Vous pouvez configurer le nombre de nœuds et d'autres paramètres pour personnaliser votre cluster.
Votre stockage principal distribue les données et les infrastructures vers ces nœuds, où les blocs de données sont traités individuellement, puis les résultats sont combinés.
Une fois les résultats obtenus, vous pouvez mettre fin au cluster afin de libérer toutes les ressources qui lui étaient allouées.
Les avantages d'Amazon EMR
Les entreprises, qu'elles soient de petite ou grande taille, cherchent constamment des solutions économiques. Alors pourquoi ne pas envisager Amazon EMR, une solution abordable ? Cette plateforme facilite l'exécution de divers frameworks Big Data sur AWS, offrant ainsi une méthode pratique et économique pour traiter et analyser vos données.
✅ Élasticité : Le nom 'Elastic MapReduce' est révélateur. En fonction de vos besoins, Amazon EMR vous permet de redimensionner facilement les clusters, soit manuellement, soit automatiquement. Par exemple, vous pourriez avoir besoin de 200 instances pour traiter vos demandes actuelles, puis passer à 600 instances une heure ou deux plus tard. Amazon EMR est donc idéal lorsque vous avez besoin de flexibilité pour vous adapter aux fluctuations rapides de la demande.
✅ Stockage de données : Qu'il s'agisse d'Amazon S3, du système de fichiers distribué Hadoop, d'Amazon DynamoDB ou d'autres espaces de stockage AWS, Amazon EMR s'intègre parfaitement avec eux.
✅ Outils de traitement des données : Amazon EMR prend en charge de nombreux frameworks Big Data, tels que Apache Spark, Hive, Hadoop et Presto. De plus, il est possible d'exécuter des algorithmes et des outils d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique sur cette plateforme.
✅ Rentabilité : Contrairement à d'autres produits commerciaux, Amazon EMR vous permet de payer uniquement les ressources que vous utilisez, et ce à l'heure. De plus, différents modèles de tarification sont disponibles pour s'adapter à votre budget.
✅ Personnalisation du cluster : La plateforme vous permet de personnaliser chaque instance de votre cluster. Vous pouvez également associer un framework Big Data à un type de cluster parfaitement adapté. Par exemple, les instances basées sur Apache Spark et Graviton2 constituent une excellente combinaison pour optimiser les performances dans EMR.
✅ Contrôle d'accès : Vous pouvez utiliser les outils AWS Identity and Access Management (IAM) pour gérer les autorisations dans EMR. Par exemple, vous pouvez autoriser certains utilisateurs à modifier le cluster tandis que d'autres ne pourront que le consulter.
✅ Intégration : L'intégration d'EMR avec tous les autres services AWS est fluide. Vous bénéficiez ainsi de la puissance des serveurs virtuels, d'une sécurité robuste, d'une capacité évolutive et de capacités d'analyse dans EMR.
Cas d'utilisation d'Amazon EMR
#1. Apprentissage automatique
Analysez vos données à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond avec Amazon EMR. Par exemple, l'exécution de différents algorithmes sur des données liées à la santé pour suivre plusieurs paramètres, tels que l'indice de masse corporelle, la fréquence cardiaque, la tension artérielle, le pourcentage de graisse, etc., est cruciale pour le développement d'un outil de suivi sportif. Tout cela peut être réalisé sur les instances EMR de manière rapide et efficace.
#2. Transformations de grande envergure
Les commerçants extraient souvent de grandes quantités de données numériques pour analyser le comportement des clients et améliorer leur activité. Dans cet esprit, Amazon EMR se révèle performant pour extraire les Big Data et réaliser des transformations importantes grâce à Spark.
#3. Exploration de données
Vous souhaitez traiter un jeu de données dont le traitement prend beaucoup de temps ? Amazon EMR est parfait pour l'exploration de données et l'analyse prédictive d'ensembles de données complexes, en particulier lorsqu'il s'agit de données non structurées. De plus, son architecture en cluster est idéale pour le traitement parallèle.
#4. Recherche scientifique
Menez vos recherches avec cette plateforme économique et performante qu'est Amazon EMR. Grâce à son évolutivité, vous rencontrez rarement des problèmes de performances lors de l'exécution de grands ensembles de données sur EMR. Ce framework est donc parfaitement adapté aux laboratoires de recherche et d'analyse de Big Data.
#5. Diffusion en temps réel
Un autre avantage majeur d'Amazon EMR est sa capacité à gérer la diffusion en temps réel. Créez des pipelines de données de streaming en temps réel évolutifs pour les jeux en ligne, la diffusion vidéo, la surveillance du trafic et le trading d'actions grâce à Apache Kafka et Apache Flink sur Amazon EMR.
Différences entre EMR, Amazon Glue et Redshift
AWS EMR contre Glue
Amazon EMR et Amazon Glue sont deux puissants services AWS reconnus pour leur capacité à traiter vos données.
Amazon Glue permet d'extraire, de transformer et de charger rapidement et efficacement les données provenant de sources diverses vers des entrepôts de données. De son côté, Amazon EMR vous aide à traiter vos applications Big Data en utilisant Hadoop, Spark, Hive, etc.
En résumé, AWS Glue vous permet de collecter et de préparer les données pour l'analyse, tandis qu'Amazon EMR vous permet de les traiter.
EMR contre Redshift
Imaginez que vous puissiez naviguer constamment dans vos données et les interroger facilement. SQL est un outil que vous utilisez souvent à cette fin. Dans cette perspective, Redshift offre des services de traitement analytique en ligne optimisés pour interroger facilement de gros volumes de données à l'aide de SQL.
Pour le stockage des données, vous avez accès à des fournisseurs de stockage tiers tels que S3 et DynamoDB, qui sont hautement évolutifs, sécurisés et disponibles. En revanche, Redshift possède sa propre couche de données, permettant de stocker les données sous forme de colonnes.
Stratégies d'optimisation des coûts avec Amazon EMR
#1. Utiliser des données formatées
Plus les données sont volumineuses, plus le traitement est long. De plus, si les données brutes sont directement envoyées au cluster, cela complexifie encore davantage le processus, augmentant le temps nécessaire pour identifier la partie que vous souhaitez traiter.
Les données formatées, quant à elles, sont accompagnées de métadonnées sur les colonnes, le type de données, la taille, etc. Cela permet de gagner du temps lors des recherches et des agrégations.
De même, la réduction de la taille de vos données grâce à des techniques de compression permet de traiter plus facilement les ensembles de données plus petits.
#2. Choisir des services de stockage abordables
L'utilisation de services de stockage principal rentables permet de réduire vos dépenses principales en matière d'EMR. Amazon S3 est un service de stockage simple et économique pour enregistrer les données d'entrée et de sortie. Son modèle de tarification à l'utilisation vous facture uniquement le stockage que vous avez réellement utilisé.
#3. Choisir la taille d'instance appropriée
Utiliser les instances appropriées et de la bonne taille peut considérablement réduire votre budget consacré à EMR. Les instances EC2 sont généralement facturées à la seconde, et leur prix varie en fonction de leur taille. Cependant, que vous utilisiez un grand cluster 0.7x ou un grand cluster 0.36x, le coût de leur gestion est le même. L'utilisation efficace de machines plus grandes est donc plus rentable que l'utilisation de plusieurs petites machines.
#4. Utiliser les instances Spot
Les instances Spot sont une excellente option pour acheter des ressources EC2 inutilisées à prix réduit. Bien qu'elles soient moins chères que les instances à la demande, elles ne sont pas permanentes car elles peuvent être récupérées lorsque la demande augmente. Ces instances sont donc adaptées à la tolérance aux pannes, mais ne conviennent pas aux tâches de longue durée.
#5. Utiliser la mise à l'échelle automatique
La fonction de mise à l'échelle automatique est indispensable pour éviter les clusters surdimensionnés ou sous-dimensionnés. Elle vous permet de choisir le nombre et le type d'instances adaptés à votre charge de travail, optimisant ainsi les coûts.
Conclusion
Le cloud et la technologie Big Data sont en constante évolution, offrant une multitude d'outils et de frameworks à apprendre et à mettre en œuvre. Amazon EMR est l'une de ces plateformes uniques qui permettent d'exploiter à la fois le Big Data et le cloud, simplifiant l'exécution des frameworks Big Data pour le traitement et l'analyse de grands volumes de données.
Cet article vous a présenté les bases d'EMR, ses avantages, son fonctionnement, ses cas d'utilisation et ses stratégies de réduction des coûts afin de vous aider à démarrer avec cette technologie.
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