Was ist Amazon EMR?
Amazon EMR (Elastic MapReduce) ist eine verwaltete Big-Data-Plattform für die Verarbeitung großer Datenmengen. EMR unterstützt Apache Spark, Hadoop, Presto, Hive, Flink und weitere Open-Source-Frameworks. Sie starten Cluster in Minuten und zahlen nur für die genutzte Rechenzeit.
Kernfunktionen
- Multi-Framework-Support: Spark, Hadoop, Hive, Presto, Flink, HBase auf einem Cluster
- EMR Serverless: Serverlose Option ohne Cluster-Management
- EMR on EKS: Spark auf bestehenden Kubernetes-Clustern
- S3-Integration: Nahtlose Data-Lake-Anbindung mit EMRFS
- Spot-Instanzen: Bis zu 90% Kostenersparnis für fehlertolerante Workloads
Typische Anwendungsfälle
ETL-Pipelines: Verarbeiten Sie Petabytes an Daten mit Spark oder Hive. EMR skaliert automatisch und terminiert nach Jobabschluss.
Machine Learning: Trainieren Sie ML-Modelle mit Spark MLlib oder TensorFlow auf GPU-Instanzen. Integration mit SageMaker für Model-Deployment.
Log-Analyse: Analysieren Sie Clickstream-, Server- oder IoT-Logs in Echtzeit oder Batch. Speichern Sie Ergebnisse in Redshift oder Elasticsearch.
Vorteile
- Schneller Cluster-Start in Minuten statt Stunden
- Kostenoptimierung durch Spot-Instanzen und Auto-Termination
- Volle Kontrolle über Framework-Versionen und -Konfiguration
- Nahtlose S3-Integration für Data-Lake-Architekturen
Integration mit innFactory
Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei Amazon EMR: Cluster-Architektur, Spark-Optimierung, Kostenmanagement und Migration bestehender Hadoop-Workloads in die Cloud.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Welche Frameworks unterstützt EMR?
EMR unterstützt Apache Spark, Hadoop, Hive, Presto, HBase, Flink und weitere. Sie können mehrere Frameworks auf einem Cluster kombinieren.
Was ist der Unterschied zwischen EMR und Glue?
EMR bietet volle Kontrolle über Cluster-Konfiguration für komplexe Workloads. Glue ist serverlos und eignet sich für ETL-Jobs ohne Infrastruktur-Management.
Wie kann ich EMR-Kosten optimieren?
Nutzen Sie Spot-Instanzen für bis zu 90% Ersparnis, EMR Serverless für variable Workloads und auto-terminierende Cluster für Batch-Jobs.
Kann EMR mit S3 als Storage arbeiten?
Ja, EMR verwendet S3 als primären Data Lake. EMRFS ermöglicht konsistentes Lesen/Schreiben mit HDFS-Kompatibilität.