AWS offre une pléthore d’outils et de services pour traiter d’énormes volumes de données. Au fil des ans, AWS a construit de nombreux services d’analyse. En fonction de votre environnement technique, vous pouvez toujours choisir l’un ou l’autre outil pour le traitement des données en fonction de vos flux de travail d’apprentissage automatique. En ce qui concerne les charges de travail analytiques, Amazon EMR et AWS Glue sont les deux choix les plus populaires pour le traitement des données à grande échelle. Nous examinons ces deux services gérés et tentons de comprendre les principales différences entre les deux. Commençons.
Qu’est-ce qu’Amazon EMR ?
Amazon Elastic MapReduce (EMR) est un service géré basé sur le cloud qui permet de traiter et d’analyser des données volumineuses (big data) de manière rapide et rentable. EMR est une plateforme big data de pointe qui simplifie l’analyse des big data à l’aide d’outils tels qu’Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Hive, Apache HBase, Presto, etc. Au départ, il s’agissait d’un environnement géré pour les applications Apache Hadoop, mais au fil des ans, la prise en charge d’un grand nombre d’autres projets sur AWS s’est ajoutée. EMR est spécialement conçu pour réduire la charge de maintenance en fournissant à la fois la puissance de calcul et l’infrastructure à la demande nécessaires à l’analyse de volumes de données aussi importants. EMR fait un usage intensif d’Amazon S3 pour stocker des ensembles de données à traiter et des résultats d’analyse, et utilise Amazon EC2 pour traiter les données volumineuses sur une grappe de serveurs virtuels. Il est flexible, personnalisable et peut fonctionner pour des instances de courte ou de longue durée. EMR est un concurrent de choix pour le traitement des données à grande échelle.
Qu’est-ce que la colle AWS ?
AWS Glue est un service d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) sans serveur et entièrement géré, fourni par Amazon dans le cadre d’AWS pour aider à explorer, découvrir et organiser les données. Il s’agit d’un service informatique payant qui fournit une inférence automatique des schémas pour vos ensembles de données structurés et semi-structurés. Il vous permet d’extraire les données et les métadonnées de sources multiples telles que les bases de données et de constituer un catalogue d’informations, qui peut ensuite être utilisé pour transformer les données en fonction de l’état requis. Il comprend vos données, suggère des transformations et génère des scripts ETL, qu’il exécute ensuite de manière entièrement gérée dans un shell Python ou dans un environnement Spark sans serveur. Sur la base des transformations que vous définissez sur vos données, Glue peut générer automatiquement des scripts Spark. Vous pouvez non seulement les personnaliser, mais aussi déployer vos propres scripts. Glue est construit sur Spark et est intégré avec S3, RDS, Redshift, et n’importe quel magasin de données JDBC.
Différence entre EMR et Glue
Outil
– Amazon EMR est un service géré basé sur le cloud qui utilise fortement Amazon S3 pour stocker des ensembles de données pour le traitement et les résultats d’analyse, et utilise Amazon EC2 pour traiter les big data à travers un cluster de serveurs virtuels. Il s’agit d’un environnement Hadoop entièrement géré qui prend en charge de nombreux autres projets sur AWS, tels qu’Apache Spark, Apache Hive, Apache HBase, Presto, etc. AWS Glue, quant à lui, est un outil ETL sans serveur qui permet l’inférence automatique de schémas pour vos ensembles de données structurés et semi-structurés.
Prix
– La structure tarifaire d’Amazon EMR est simple et prévisible. Vous êtes facturé à la seconde, ce qui signifie que vous payez pour chaque seconde utilisée, avec un minimum d’une minute. Le taux horaire dépend du type d’instance utilisé et commence à 0,011 $ par heure et va jusqu’à 0,27 $ par heure. Les frais sont les mêmes que les prix EC2 ajoutés au coût du traitement des données. La tarification d’AWS Glue est basée sur les DPU (unités de traitement des données) et vous êtes facturé à la seconde pour les crawlers et les travaux ETL. Il vous en coûte généralement environ 0,44 $ par heure et par DPU, par incréments d’une seconde, arrondis à la seconde supérieure.
Flexibilité et évolutivité
– Amazon EMR est une plateforme de cluster entièrement gérée qui simplifie l’installation et la gestion du cluster de composants Apache Hadoop et MapReduce. Elle offre un moyen simple de faire évoluer les charges de travail en cours d’exécution en fonction de vos besoins de traitement. Elle vous permet de redimensionner votre cluster comme bon vous semble et de configurer un ou plusieurs groupes d’instances pour le traitement. AWS Glue est également flexible et facilement évolutif car il fonctionne dans un environnement entièrement géré et sans serveur. Il crée des tâches ETL hautement évolutives pour un traitement distribué dans un environnement Apache évolutif.
Cas d’utilisation
– Amazon EMR est un environnement entièrement géré qui fournit à la fois la puissance de calcul et l’infrastructure à la demande pour analyser d’énormes volumes de données rapidement et à moindre coût. Il simplifie l’exécution des frameworks big data, tels que Apace Hadoop et Apache Spark sur AWS pour le traitement des big data à grande échelle. Il remplace souvent avantageusement les migrations Hadoop sur site. AWS Glue est une plateforme ETL sans serveur qui aide à explorer, découvrir et organiser les données que vous possédez, et à les préparer pour l’analyse. Elle est idéale pour les nouvelles charges de travail.
Résumé
En résumé, Amazon EMR est un environnement entièrement géré qui fournit à la fois la puissance de calcul et l’infrastructure à la demande pour analyser d’énormes volumes de données rapidement et à moindre coût. Ainsi, lorsque vous disposez de l’ensemble de l’infrastructure, EMR est la meilleure option pour vous. AWS Glue, en revanche, est utile lorsque vous avez des besoins flexibles et, comme il n’y a pas de serveur, vous n’avez pas besoin de configurer et de gérer des ressources informatiques. Glue aide simplement à explorer, découvrir et organiser les données que vous possédez, et à les préparer pour l’analyse.