ec2とEMRの違いは何ですか？
質問者：Tzvetelina Salome |最終更新日：2020年3月4日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティングデータのストレージとウェアハウジング
EMRとは異なり、 EC2はスレーブノードをコアノードとタスクノードに分類しません。これにより、ノードが削除/失われた場合にHDFSデータが失われるリスクが高まります。 EC2はApacheライブラリ（s3a）を使用してs3のデータにアクセスします。一方、 EMRはAWS独自のコードを使用して、s3へのアクセスを高速化します。
ここで、EMRとec2とは何ですか？Amazon Elastic MapReduce（ EMR ）は、ビッグデータの処理と分析のためのアマゾンウェブサービス（AWS）ツールです。 Amazon EMRは、Amazon Elastic Compute Cloud（ EC2 ）とAmazon Simple Storage Service（S3）上の仮想サーバーのHadoopクラスター全体でビッグデータを処理します。
また、AWS EMRはどのように機能しますか？このサービスは、1つのマスターと他の複数のノードで構成される顧客指定の数のAmazonEC2インスタンスを開始します。 Amazon EMRは、これらのインスタンスでHadoopソフトウェアを実行します。マスターノードは入力データをブロックに分割し、ブロックの処理を他のノードに分散します。
上記に加えて、ローカルクラスターを使用する代わりにAWS EMRを使用する利点は何ですか？
スケーラビリティと柔軟性AmazonEMRは、コンピューティングのニーズの変化に応じてクラスターをスケールアップまたはスケールダウンする柔軟性を提供します。クラスターのサイズを変更して、ピークワークロードのインスタンスを追加し、インスタンスを削除して、ピークワークロードが落ち着いたときにコストを制御できます。詳細については、実行中のクラスターの手動サイズ変更を参照してください。
EMRのユースケースは何ですか？
EMRのユースケース
- 機械学習。 EMRは、TensorFLow、Apache Spark MLib、ApacheMXNetなどのスケーラブルな機械学習アルゴリズム用の組み込みの機械学習ツールを提供します。
- 抽出変換ロード（ETL）
- クリックストリーム分析。
- リアルタイムストリーミング。
- インタラクティブ分析。
- ゲノミクス。
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AWS EMRは完全に管理されていますか？
Amazon Elastic MapReduce（ EMR ）は、 Amazon Web Service（ AWS ）のフルマネージドHadoopおよびSparkプラットフォームです。 EMRを使用すると、 AWSのお客様は、マルチノードのHadoopクラスターをすばやく起動して、ビッグデータのワークロードを処理できます。
AWS Athenaとは何ですか？
Amazon Athenaは、データアナリストがAmazon Simple Storage Service（S3）に保存されているデータに対してAmazon WebServicesパブリッククラウドでインタラクティブなクエリを実行できるようにするサービスです。 Athenaはサーバーレスクエリサービスであるため、アナリストはそれを使用するために基盤となるコンピューティングインフラストラクチャを管理する必要はありません。
AWS EMRは無料ですか？
1回答。 Impalaは、 AmazonEMRの標準オプションとしては利用できません。おそらく、AmazonEC2インスタンスで独自のHadoopクラスターを起動する必要があります。ただし、 AWS Free Usage Tierは、マイクロサイズのEC2インスタンスのみを提供します。これは、Hadoopクラスターには適していません。
AWS EMRはサーバーレスですか？
Amazon EMR ：Hadoopを使用してAmazonEC2インスタンス全体にデータと処理を分散します。 Amazon EMRとサーバーレスは、主に「サービスとしてのビッグデータ」ツールと「サーバーレス/タスク処理」ツールにそれぞれ分類されます。
EMRはHDFSを使用していますか？
HDFSとEMRFSは、Amazon EMRで使用される2つの主なファイルシステムです。 HDFSは、 Hadoop用の分散型でスケーラブルなポータブルファイルシステムです。 HDFSの利点は、個々のステップを管理するクラスタとHadoopクラスタ・ノードを管理するHadoopクラスタノード間のデータの意識です。
AWSはHadoopを使用していますか？
アマゾンウェブサービスは、オープンソースのApache Hadoop分散コンピューティングテクノロジーを使用して、大量のコンピューティングパワーに簡単にアクセスしてデータ集約型のタスクを実行できるようにします。 GoogleのMapReduceのオープンソースバージョンであるHadoopは、YahooやFacebookなどの企業ですでに使用されています。
AWS EMR PaaSですか？
サービスとしてのデータプラットフォーム（ PaaS ）-Amazon S3やRedshiftまたはEMRなどのクラウドベースの製品は、ETLとBIを除いて、完全なデータスタックを提供します。サービスとしてのデータソフトウェア（SaaS）—1つのツールのエンドツーエンドのデータスタック。
EMRジョブとは何ですか？
彼らの仕事では、EMRはスプリントやラップなどの機器を使用して骨折や傷に対処します。彼らは呼吸装置を使用して患者に空気を供給するかもしれません。一部の非緊急の場合、EMRは、特定の種類の治療を専門とする病院など、ある施設から別の施設に患者を輸送するだけです。
EMRクラスターを停止できますか？
終了保護をオンにしてクラスターを終了するには
AWSマネジメントコンソールにサインインし、Amazon EMRコンソール（https://console.aws.amazon.com/elasticmapreduce/）を開きます。 [クラスターリスト]ページで、終了するクラスターを選択します。複数のクラスターを選択して、それらを同時に終了することができます。 AWSグルーとは何ですか？
AWS Glueは、自動抽出、変換、読み込み（ETL）プロセスを通じて、分析用のデータを準備するクラウドサービスです。 Glueは、Amazon Virtual PrivateCloudのAmazonElastic Compute Cloud（EC2）インスタンスで実行されるMySQL、Oracle、Microsoft SQL Server、およびPostgreSQLデータベースもサポートします。
EMRクラスターをどのように作成しますか？
アマゾンウェブコンソールに移動し、EMRを検索します。
- EMRクラスターを作成します。
- 詳細オプションに移動します。クラスターを作成したら、詳細設定に移動する必要があります。
- ソフトウェア構成。
- ハードウェア。
- 一般的なクラスター設定。
- 安全。
- これで、クラスターが数分で開始することがわかります。
- これで、クラスターを使用する準備が整いました。
なぜEMRを使用するのですか？
EMRを使用すると、臨床医は、臨床データを含む包括的な患者履歴へのアクセスを改善することで、より多くの患者を確認できます。これにより、医師は結果やレポートの検索に費やす時間を短縮できます。
AWS Sparkとは何ですか？
Apache Sparkは、ビッグデータのワークロードに一般的に使用されるオープンソースの分散処理システムです。 Apacheのスパークは、ネイティブアマゾンEMRでサポートされて、あなたは迅速かつ容易にAWS Management Consoleの、AWS CLI、またはアマゾンEMRのAPIから管理Apacheのスパーククラスタを作成することができます。
AWS redshiftとは何ですか？
Amazon Redshiftは、大規模なデータセットの保存と分析のために設計された、フルマネージドのペタバイト規模のクラウドベースのデータウェアハウス製品です。また、大規模なデータベース移行を実行するためにも使用されます。各AmazonRedshiftデータウェアハウスには、クラスターに編成されたコンピューティングリソース（ノード）のコレクションが含まれています。
AWSファーゲートとは何ですか？
AWS Fargateは、 Amazon Elastic Container Service（ECS）とAmazon Elastic Kubernetes Service（EKS）の両方で動作するコンテナー用のサーバーレスコンピューティングエンジンです。 Fargateを使用すると、アプリケーションの構築に集中することが容易になります。
SNSアラートとは何ですか？
Amazon Simple Notification Service（ SNS ）は、マイクロサービス、分散システム、サーバーレスアプリケーションを分離できる、可用性が高く、耐久性があり、安全で、完全に管理されたPub / Subメッセージングサービスです。さらに、 SNSを使用して、モバイルプッシュ、SMS、および電子メールを使用してエンドユーザーに通知をファンアウトすることができます。
エフェメラルクラスターとは何ですか？
ワークフローを使用して、クラウドプラットフォームクラスター上でマッピングおよびその他のタスクを実行するクラスターを作成できます。エフェメラルクラスターは、マッピングやその他のタスクを実行するために作成して使用するクラウドプラットフォームクラスターであり、タスクが完了すると終了してクラウドプラットフォームのリソースを節約します。