Amazon Elastic MapReduce-ийн ард ямар өгөгдөл боловсруулах хөдөлгүүр байдаг вэ?
Amazon Elastic MapReduce-ийн ард ямар өгөгдөл боловсруулах хөдөлгүүр байдаг вэ?

Видео: Amazon Elastic MapReduce-ийн ард ямар өгөгдөл боловсруулах хөдөлгүүр байдаг вэ?

Видео: Amazon Elastic MapReduce-ийн ард ямар өгөгдөл боловсруулах хөдөлгүүр байдаг вэ?
Видео: Amazon EMR гэж юу вэ, би үүнийг өгөгдөл боловсруулахад хэрхэн ашиглах вэ? 2024, May
Anonim

Amazon EMR Apache Hadoop-ийг түгээлт болгон ашигладаг өгөгдөл боловсруулах хөдөлгүүр . Hadoop бол нээлттэй эхийн Java програм хангамжийн хүрээ бөгөөд дэмждэг өгөгдөл -том кластерууд дээр ажилладаг эрчимтэй тархсан програмууд - ийн барааны техник хангамж.

Түүнээс гадна Amazon Elastic MapReduce гэж юу вэ?

Amazon Elastic MapReduce ( EMR ) нь Amazon Web Services ( AWS ) том өгөгдөл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх хэрэгсэл. Amazon EMR виртуал серверүүдийн Hadoop кластер дээр том өгөгдлийг боловсруулдаг Амазон уян харимхай Тооцоолох үүл ( EC2 ) ба Амазон Энгийн хадгалах үйлчилгээ ( S3 ).

Цаашилбал, Amazon EMR бүрэн удирддаг уу? Энэ бол бүрэн удирддаг Дата нуурын үйлчилгээ нь өгөгдөл хадгалах санг тооцоолох нөөцөөс салгаж, оронд нь тооцооллын кластеруудыг өргөтгөх боломжтой, хэрэгцээний дагуу ашиглах боломжтой болгодог бөгөөд олон кластерууд нэг өгөгдлийн багцад нэгэн зэрэг хандах боломжийг агуулдаг.

AWS EMR хэрхэн ажилладаг вэ?

Ерөнхийдөө мэдээллийг боловсруулахдаа Amazon EMR , оролт нь таны сонгосон үндсэн файлын системд файл хэлбэрээр хадгалагдсан өгөгдөл юм Амазон S3 эсвэл HDFS. Энэ өгөгдөл нь боловсруулалтын дарааллаар нэг алхамаас нөгөөд шилждэг. Эцсийн алхам нь гаралтын өгөгдлийг тодорхой байршилд бичдэг Амазон S3 хувин.

ec2 ба EMR хоёрын ялгаа юу вэ?

Дургүй EMR , EC2 боол зангилаануудыг үндсэн болон ажлын зангилаа гэж ангилдаггүй. Энэ нь зангилаа устгагдсан/алдагдсан тохиолдолд HDFS өгөгдлийг алдах эрсдэлийг нэмэгдүүлдэг. EC2 s3 дээрх өгөгдөлд хандахын тулд Apache номын сангуудыг (s3a) ашигладаг. Нөгөө талаар, EMR s3-д илүү хурдан хандахын тулд AWS өмчийн кодыг ашигладаг.

Зөвлөмж болгож буй: