Szybkie przetwarzanie Big Data | Amazon EMR

Amazon EMR jest usługą AWS, która pozwala na efektywne kosztowo i szybkie procesowanie dużych ilości danych. Ta wydajna usługa Amazon EMR korzysta z frameworka Apache Hadoop (open-source’owego oprogramowania do przetwarzania danych), działając w oparciu o Amazon EC2 i Amazon S3. Dla firm poszukujących rozwiązań do analizy Big Data, Amazon EMR stanowi idealne rozwiązanie w chmurze AWS.

Zastosowania Amazon EMR w przetwarzaniu dużych ilości danych

Amazon EMR daje możliwość sprawnego przetwarzania dużych ilości danych w takich procesach jak:

• indeksowanie danych w chmurze
• data mining z wykorzystaniem Apache Hadoop
• uczenia maszynowego i modelowanie predykcyjne
• zaawansowana analiza finansowa
• przetwarzanie strumieniowe informacji w czasie rzeczywistym

Zalety stosowania usługi Amazon EMR dla przetwarzania Big Data

Amazon EMR oszczędza czasochłonnych konfiguracji, uruchamiania czy zarządzania klastrami Hadoop oraz mocą obliczeniową, która jest nam potrzebna do pracy z dużymi zbiorami danych. Dzięki temu możemy swobodnie budować przepływy (workflowy) oraz monitorować postępy analizy Big Data. W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań, usługa Amazon EMR oferuje elastyczność i skalowalność, których próżno szukać w konwencjonalnych systemach przetwarzania danych.

Architektura klastrów EMR – podstawy przetwarzania danych w chmurze

Główną jednostką przy korzystaniu z usługi Amazon EMR jest klaster, który składa się z węzłów (nodes), pełniących różne funkcje w środowisku Apache Hadoop. Amazon EMR, na każdym typie instancji (node), instaluje inne komponenty oprogramowania, tym samym przypisując konkretną rolę w frameworku. Klastry EMR mogą być konfigurowane na różne sposoby, w zależności od potrzeb związanych z przetwarzaniem danych.

Typy węzłów w Amazon EMR

Wyróżniamy 3 typy węzłów (node’ów) w architekturze Amazon Elastic MapReduce:

• Master node – odpowiada za dystrybucję danych pomiędzy wszystkimi node’ami. Dodatkowo monitoruje postęp analizy oraz sprawdza kondycję całego klastra. Jest centralnym punktem zarządzania dla wydajnego przetwarzania danych.
• Core node – zawiera elementy oprogramowania, które uruchamiają task node’y. Core node’y są odpowiedzialne za przechowywanie danych i wykonywanie zadań w środowisku Apache Hadoop, co zapewnia ciągłość przetwarzania informacji.
• Task node – zawiera komponenty oprogramowania, które wykonują zadanie i nie przechowują danych. Ten typ node’a jest opcjonalny, ale bardzo przydatny przy intensywnym przetwarzaniu danych w chmurze.

Po zbudowaniu klastra możemy przystąpić do zlecenia mu pracy wykorzystując funkcje usługi AWS do analizy danych w środowisku Big Data.

Bezpieczeństwo danych w Amazon EMR

Mając świadomość korzyści z wykorzystania Amazon EMR, przejdźmy do kwestii bezpieczeństwa danych. Niezaprzeczalnym jest fakt konieczności wysokiej ochrony danych, zwłaszcza tych, które mają status wrażliwych.

Usługa Amazon EMR korzysta z takich zabezpieczeń jak:

• szyfrowanie magazynu danych,
• Amazon VPC,
• Security Groups,
• AWS CloudTrail,
• Amazon EC2 Key Pairs
• IAM (Identity and Access Management)

Dodatkowo usługa jest w pełni zintegrowana z AWS CloudWatch, który monitoruje przepływ ruchu oraz działań w klastrze. W celu kontroli zmian zachodzących w klastrze, możemy również skorzystać z takich usług jak: AWS CLI, SDK, API czy samej konsoli usługi AWS. Dodatkową zaletą jest możliwość ponownego użycia, już raz stworzonej konfiguracji, przy tworzeniu nowych klastrów, co znacznie upraszcza zarządzanie hurtownią danych.

Ile kosztuje przetwarzanie danych w Amazon EMR?

Szacowanie kosztów korzystania z Amazon EMR jest niezwykle proste. W usłudze obowiązuje:

• naliczanie sekundowe, które musi trwać minimum 60 sekund. Tak też cluster 10 node’owy działający przez 10 h, będzie kosztował tyle samo co cluster 100 node’owy przez 1 h,
• naliczanie godzinowe, które zależne jest od takich czynników jak: rodzaj instancji czy CPU. Rozliczenie godzinowe jest obliczane z dokładnością do sekundy i pokazuje czas w postaci dziesiętnej.

Dokładne sposoby wyliczeń kosztów znajdziesz w zakładce Pricing, a dokładne rozliczenia zużycia znajdziesz w Billing & Cost Management Console. Ta przejrzystość kosztów to kolejna zaleta stosowania Amazon EMR do przetwarzania dużych ilości danych.

Dostępność Amazon EMR w regionach AWS

Dostępność usługi w poszczególnych regionach chmury AWS, możesz sprawdzić tutaj.

Dlaczego warto wybrać Amazon EMR do przetwarzania Big Data?

Poza oczywistą zaletą użycia Amazon EMR, jaką jest optymalizacja i obniżenie kosztów podczas analizy danych, jest też szereg innych przemawiających za jej wdrożeniem:

• integralność z innymi usługami AWS – pozwala na szybkie i bezproblemowe ich łączenie, co z kolei przekłada się na szybszy deployment technologii Big Data,
• jest wysoce dostępna i skalowalna – co ma krytyczne znaczenie dla przetwarzania danych o dużej objętości,
• jest bezpieczna – dzięki wcześniej wspomnianej integralności z usługami AWS oraz tymi odpowiadającymi za bezpieczeństwo, tym samym zapewnia wysoki poziom ochrony Twoich danych bazy danych.

EMR Serverless – nowoczesne podejście do przetwarzania danych

Oprócz tradycyjnych klastrów, Amazon oferuje również EMR Serverless – rozwiązanie, które eliminuje potrzebę zarządzania infrastrukturą do uruchamiania aplikacji Big Data. Ta opcja jest idealna dla organizacji poszukujących uproszczonego podejścia do przetwarzania danych w chmurze.

Integracja Amazon EMR z innymi usługami

Amazon EMR doskonale integruje się z innymi usługami AWS takimi jak:

• Amazon Athena do analizy danych przechowywanych w S3
• AWS Snowball do transferu dużych ilości danych
• Amazon Kinesis do przetwarzania danych strumieniowych
• usługa AWS Lake Formation do zarządzania jeziorem danych

Podsumowanie możliwości Amazon EMR

Amazon EMR to potężne narzędzie do przetwarzania danych o dużej skali, oferujące kompleksowe możliwości analizy Big Data w chmurze AWS. Dzięki integracji z ekosystemem AWS, elastycznemu skalowaniu oraz zaawansowanym funkcjom bezpieczeństwa, usługa Amazon EMR stanowi fundamentalny element dla organizacji korzystających z technologii Big Data do transformacji cyfrowej i podejmowania decyzji opartych na danych.