Differenza tra Amazon EMR e AWS Glue in informatica

AWS offre una serie di strumenti e servizi per l’elaborazione di enormi volumi di dati. Nel corso degli anni, AWS ha creato molti servizi di analisi. A seconda del tuo ambiente tecnico, puoi sempre scegliere uno o l’altro strumento per l’elaborazione dei dati in base ai flussi di lavoro di machine learning. Quando si tratta di carichi di lavoro di analisi, Amazon EMR e AWS Glue sono le due scelte popolari per l’elaborazione dei dati su larga scala.

Amazon EMR

Amazon Elastic MapReduce (EMR) è un servizio gestito basato su cloud per l’elaborazione e l’analisi di big data in modo rapido ed economico. EMR è una piattaforma per Big Data leader del settore che semplifica l’analisi dei Big Data utilizzando strumenti come Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Presto e così via. È iniziato come un ambiente gestito per le applicazioni Apache Hadoop, ma nel corso degli anni ha aggiunto il supporto per molti altri progetti su AWS. EMR è appositamente progettato per ridurre il carico di manutenzione fornendo sia la potenza di calcolo che l’infrastruttura su richiesta per analizzare volumi di dati così vasti. EMR fa un uso massiccio di Amazon S3 per archiviare set di dati per l’elaborazione e i risultati dell’analisi e utilizza Amazon EC2 per elaborare i big data su un cluster di server virtuali. È flessibile, personalizzabile, e può funzionare sia per istanze brevi che lunghe. EMR è uno dei principali contendenti per l’elaborazione dei dati su larga scala.

AWS Glue

AWS Glue è un servizio di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) senza server e completamente gestito fornito da Amazon come parte di AWS per aiutare a eseguire la scansione, scoprire e organizzare i dati. È un servizio di elaborazione con pagamento in base al consumo che fornisce inferenza automatica dello schema per i set di dati strutturati e semi-strutturati. Ti consente di estrarre dati e metadati da più fonti come database e creare un catalogo di informazioni, che può essere ulteriormente utilizzato per trasformare i dati nello stato richiesto di destinazione. Comprende i tuoi dati, suggerisce trasformazioni e genera script ETL e, inoltre, li esegue in modo completamente gestito all’interno di una shell Python o in un ambiente Spark senza server completamente gestito. In base alle trasformazioni definite sui dati, Glue può generare automaticamente script Spark. Non solo puoi personalizzarli, ma distribuisci anche i tuoi script. Glue è basato su Spark ed è integrato con S3, RDS, Redshift e qualsiasi archivio dati JDBC.

Differenza tra EMR e Glue

In poche parole, Amazon EMR è un ambiente completamente gestito che fornisce sia la potenza di elaborazione che l’infrastruttura su richiesta per analizzare enormi volumi di dati in modo rapido ed economico. Quindi, quando hai l’intera infrastruttura disponibile, EMR è l’opzione migliore per te. AWS Glue, d’altra parte, è utile quando si hanno requisiti flessibili e poiché è senza server, non è necessario configurare e gestire alcuna risorsa di elaborazione. Glue aiuta semplicemente a scansionare, scoprire e organizzare i dati che possiedi e prepararli per l’analisi.

Applicazioni e utilizzi

Amazon EMR è un ambiente completamente gestito che fornisce sia la potenza di elaborazione che l’infrastruttura su richiesta per analizzare enormi volumi di dati in modo rapido ed economico. Semplifica l’esecuzione di framework per big data, come Apace Hadoop e Apache Spark su AWS per l’elaborazione di big data su larga scala. È spesso un buon sostituto per le migrazioni Hadoop in locale. AWS Glue è una piattaforma ETL senza server che aiuta a eseguire la scansione, scoprire e organizzare i dati di tua proprietà e prepararli per l’analisi. È ideale per nuovi carichi di lavoro.