L’informatique est à son apogée ces jours-ci et continue d’augmenter. Au cours des 3 dernières décennies, les machines ont beaucoup évolué et se sont améliorées, notamment en termes de puissance de traitement et de multitâche.
Pouvez-vous même imaginer à quel point l’amélioration des performances pourrait être folle si les tâches sont partagées entre plusieurs machines et exécutées en parallèle ? C’est ce qu’on appelle l’informatique distribuée. C’est comme le travail d’équipe pour les ordinateurs.
Cependant, vous vous demandez peut-être pourquoi nous discutons de ce problème d’informatique distribuée. Parce que l’informatique distribuée et Amazon EMR (Elastic MapReduce) sont étroitement liés. Autrement dit, EMR by AWS utilise des principes informatiques distribués pour traiter et analyser de grandes quantités de données sur le cloud.
Avec Amazon EMR, vous pouvez désormais analyser et traiter le Big Data à l’aide d’un cadre de traitement distribué de votre choix sur des instances S3.
Table des matières
Comment fonctionne Amazon EMR ?
Source: aws.amazon.com
Tout d’abord, saisissez les données dans n’importe quel magasin de données comme Amazon S3, DynamoDB ou d’autres plates-formes de stockage AWS, car elles s’intègrent toutes bien à l’EMR.
Maintenant, vous aurez besoin d’un cadre de données volumineuses pour traiter et analyser ces données. Avec différents frameworks de Big Data parmi lesquels choisir, tels qu’Apache Spark, Hadoop, Hive et Presto, vous pouvez choisir celui qui correspond à vos besoins et le télécharger dans le magasin de données choisi.
Un cluster EMR d’instances EC2 est créé pour traiter et analyser les données en parallèle. Vous pouvez configurer le nombre de nœuds et d’autres détails pour créer le cluster.
Votre stockage principal distribue les données et les infrastructures à ces nœuds, où les blocs de données sont traités individuellement et les résultats sont combinés.
Une fois les résultats connus, vous pouvez mettre fin au cluster pour libérer toutes les ressources allouées.
Avantages d’Amazon EMR
Les entreprises, petites ou grandes, envisagent toujours d’adopter des solutions rentables. Alors pourquoi pas un Amazon EMR abordable ? Lorsqu’il peut simplifier l’exécution de divers cadres de données volumineuses sur AWS, offrant un moyen pratique de traiter et d’analyser vos données tout en économisant de l’argent.
✅ Elasticité : Vous pouvez deviner sa nature via le terme ‘Elastic MapReduce’. Le terme dit – En fonction des exigences, Amazon EMR vous permet de redimensionner facilement les clusters manuellement ou automatiquement. Par exemple, vous pourriez avoir besoin de 200 instances pour traiter vos demandes maintenant, et cela peut passer à 600 instances après une heure ou deux. Ainsi, Amazon EMR est le meilleur lorsque vous n’avez besoin que d’évolutivité pour vous adapter aux changements rapides de la demande.
✅ Magasins de données : qu’il s’agisse d’Amazon S3, du système de fichiers distribué Hadoop, d’Amazon DynamoDB ou d’autres magasins de données AWS, Amazon EMR s’y intègre de manière transparente.
✅ Outils de traitement des données : Amazon EMR prend en charge divers frameworks de Big Data, notamment Apache Spark, Hive, Hadoop et Presto. En plus de cela, vous pouvez exécuter des algorithmes et des outils d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique sur ce framework.
✅ Rentable : contrairement à d’autres produits commerciaux, Amazon EMR vous permet de payer uniquement les ressources que vous utilisez sur une base horaire. De plus, vous pouvez choisir parmi différents modèles de tarification qui correspondent à votre budget.
✅ Personnalisation du cluster : le framework vous permet de personnaliser chaque instance de votre cluster. En outre, vous pouvez associer un cadre de données volumineuses à un type de cluster parfait. Par exemple, les instances basées sur Apache Spark et Graviton2 sont un combo mortel pour des performances optimisées dans l’EMR.
✅ Contrôles d’accès : vous pouvez tirer parti des outils AWS Identity and Access Management (IAM) pour contrôler les autorisations dans l’EMR. Par exemple, vous pouvez autoriser des utilisateurs spécifiques à modifier le cluster tandis que d’autres peuvent uniquement afficher le cluster.
✅ Intégration : l’intégration d’EMR à tous les autres services AWS est transparente. Avec cela, vous pouvez obtenir la puissance des serveurs virtuels, une sécurité robuste, une capacité extensible et des capacités d’analyse dans l’EMR.
Cas d’utilisation d’Amazon EMR
#1. Apprentissage automatique
Analysez les données à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur dans Amazon EMR. Par exemple, l’exécution de divers algorithmes sur des données liées à la santé pour suivre plusieurs paramètres de santé, tels que l’indice de masse corporelle, la fréquence cardiaque, la pression artérielle, le pourcentage de graisse, etc., est cruciale pour développer un tracker de fitness. Tout cela peut être fait sur les instances EMR plus rapidement et plus efficacement.
#2. Effectuer de grandes transformations
Les détaillants extraient généralement une grande quantité de données numériques pour analyser le comportement des clients et améliorer l’entreprise. Dans le même ordre d’idées, Amazon EMR sera efficace pour extraire le Big Data et effectuer de grandes transformations à l’aide de Spark.
#3. Exploration de données
Vous souhaitez traiter un jeu de données dont le traitement est long ? Amazon EMR est exclusif pour l’exploration de données et l’analyse prédictive d’ensembles de données complexes, en particulier dans les cas de données non structurées. De plus, son architecture en cluster est idéale pour le traitement parallèle.
#4. Fins de recherche
Effectuez vos recherches avec ce cadre économique et efficace appelé Amazon EMR. En raison de son évolutivité, vous rencontrez rarement des problèmes de performances lors de l’exécution de grands ensembles de données sur EMR. Ainsi, ce cadre est hautement adapté dans les laboratoires de recherche et d’analyse de données volumineuses.
#5. Diffusion en temps réel
Un autre avantage majeur d’Amazon EMR est sa prise en charge du streaming en temps réel. Créez des pipelines de données de streaming en temps réel évolutifs pour les jeux en ligne, le streaming vidéo, la surveillance du trafic et la négociation d’actions à l’aide d’Apache Kafka et d’Apache Flink sur Amazon EMR.
En quoi l’EMR est-il différent d’Amazon Glue et de Redshift ?
AWS EMR contre Glue
Les deux puissants services AWS – Amazon EMR et Amazon Glue ont acquis une réputation fidèle dans le traitement de vos données.
L’extraction de données à partir de diverses sources, leur transformation et leur chargement dans les entrepôts de données est rapide et efficace avec Amazon Glue, tandis qu’Amazon EMR vous aide à traiter vos applications Big Data à l’aide de Hadoop, Spark, Hive, etc.,
Fondamentalement, AWS Glue vous permet de collecter et de préparer des données pour l’analyse, et Amazon EMR vous permet de les traiter.
EMR contre Redshift
Imaginez-vous en train de naviguer constamment dans vos données et de les interroger facilement. SQL est quelque chose que vous utilisez souvent pour ce faire. Dans le même ordre d’idées, Redshift propose des services optimisés de traitement analytique en ligne pour interroger facilement de gros volumes de données à l’aide de SQL.
Lors du stockage des données, vous aurez accès à des fournisseurs de stockage tiers comme S3 et DynamoDB, hautement évolutifs, sécurisés et disponibles. En revanche, Redshift possède sa propre couche de données, vous permettant de stocker des données sous forme de colonnes.
Approches d’optimisation des coûts d’Amazon EMR
#1. Venez avec des données formatées
Plus les données sont volumineuses, plus leur traitement est long. De plus, alimenter directement le cluster en données brutes le rend encore plus complexe, prenant plus de temps pour trouver la partie que vous avez l’intention de traiter.
Ainsi, les données formatées sont accompagnées de métadonnées sur les colonnes, le type de données, la taille, etc., grâce auxquelles vous pouvez gagner du temps dans les recherches et les agrégations.
Réduisez également la taille de vos données en tirant parti des techniques de compression des données, car il est comparativement plus facile de traiter des ensembles de données plus petits.
#2. Utilisez des services de stockage abordables
L’utilisation de services de stockage principal rentables réduit vos principales dépenses en matière de DME. Amazon s3 est un service de stockage simple et abordable pour enregistrer les données d’entrée et de sortie. Son modèle de paiement à l’utilisation ne facture que le stockage réel que vous avez utilisé.
#3. Dimensionnement d’instance correct
L’utilisation d’instances appropriées avec les bonnes tailles peut réduire considérablement votre budget consacré à l’EMR. Les instances EC2 sont généralement facturées à la seconde et le prix varie en fonction de leur taille, mais que vous utilisiez un grand cluster 0,7x ou un grand cluster 0,36x, le coût de leur gestion est le même. Ainsi, l’utilisation efficace de machines plus grandes est rentable par rapport à l’utilisation de plusieurs petites machines.
#4. Instances ponctuelles
Les instances ponctuelles sont une excellente option pour acheter des ressources EC2 inutilisées à prix réduit. Par rapport aux instances à la demande, celles-ci sont moins chères mais ne sont pas permanentes car elles peuvent être récupérées lorsque la demande augmente. Ainsi, ceux-ci sont flexibles pour la tolérance aux pannes mais ne conviennent pas aux travaux de longue durée.
#5. Mise à l’échelle automatique
Sa fonction de mise à l’échelle automatique est tout ce dont vous avez besoin pour éviter les clusters surdimensionnés ou sous-dimensionnés. Cela vous permet de choisir le bon nombre et le bon type d’instances dans votre cluster en fonction de la charge de travail, optimisant ainsi les coûts.
Derniers mots
Il n’y a pas de fin au cloud et à la technologie du Big Data, vous laissant une infinité d’outils et de cadres à apprendre et à mettre en œuvre. Amazon EMR est l’une de ces plates-formes uniques pour tirer parti à la fois du big data et du cloud, car elle simplifie l’exécution des frameworks de big data pour traiter et analyser des données volumineuses.
Pour vous aider à démarrer avec le DME, cet article vous montre de quoi il s’agit, ses avantages, son fonctionnement, ses cas d’utilisation et ses approches rentables.
Ensuite, découvrez tout ce que vous devez savoir sur AWS Athena.