Welche Plattform ist die richtige für Sie?
AWS ist der weltweit größte Anbieter von öffentlichen und privaten Cloud-Rechenzentren. Als Teil seines Big-Data-Verarbeitungsportfolios hat AWS Glue und Amazon EMR entwickelt. AWS Glue ist ein ETL-Tool (Extract, Transform, Load), das Datenwissenschaftlern hilft, Daten über Amazon S3 zu bearbeiten und zu verschieben Konnen.
Amazon EMR, kurz für Amazon Elastic MapReduce, ist eine Plattform für Big Data-Verarbeitung, Echtzeit-Datenströme, SQL-Abfragen und maschinelles Lernen. EMR kann unter anderem zum Ausführen und Skalieren von Apache Spark-Clustern verwendet werden.
Obwohl beide Tools ETL-Verarbeitungsfunktionen bieten, hängt Ihre Wahl stark von Ihrer aktuellen Infrastruktur ab. Lassen Sie uns AWS Glue und EMR vergleichen, damit Sie entscheiden können, ob die parallele Nutzung beider Plattformen oder die Auswahl einer Plattform für Ihr Unternehmen die richtige ist.
Was ist AWS Glue?
AWS Glue ist ein serverloser Datenintegrationsdienst, der in der AWS-Cloud verfügbar ist. Die Plattform soll Datenanalysten dabei helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zu entdecken, die Daten in mehreren Formaten und Schemata aufzubereiten und Datensätze mithilfe von Datenmapping zu kombinieren. AWS Glue funktioniert mit einer Reihe von Datenspeichern wie Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouse-Quellen.
Die Einstiegshürde für ETL-Workflows wird dank visualisierter Schnittstellen für nichttechnische Benutzer und leistungsstärkerer codebasierter Schnittstellen für technische Benutzer gesenkt. Alle Metadaten für AWS Glue werden im AWS Glue-Datenkatalog gespeichert, sodass jeder Benutzer relevante Datensätze finden und darauf zugreifen kann.
Was ist Amazon EMR?
Amazon Elastic MapReduce (EMR) ist eine Big-Data-Plattform. Sie unterstützt Echtzeit-Datenstreaming für Workloads im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen über Apache Spark und andere Analyse-Engines. Dies wird durch skalierbare Datenpipelines ermöglicht, die Daten aus der Quelle extrahieren und an das Ziel liefern. Groß angelegte prädiktive Analysen und statistische Modelle in EMR können auch dazu beitragen, Trends und Korrelationen aufzudecken.
Zu den Vorteilen von EMR gehören Skalierbarkeit auf Petabyte-Ebene zu den halben Kosten einer lokalen Lösung und eine bis zu doppelt so schnelle Erkenntnisgewinnung bei Analyse-Workloads. Mit EMR Studio können Sie Datenpipelines erstellen, Datenflüsse visualisieren und SQL-Abfragen ausführen werden.
Vergleich von AWS Glue und EMR
AWS Glue und EMR können beide ETL-Prozesse und -Workflows ermöglichen. Es gibt jedoch einige grundlegende Unterschiede in der Funktionsweise der beiden Dienste.
Serverlose vs. Managed Services
AWS Glue ist eine serverlose Datenintegrationsplattform, die die Infrastruktur, Konfigurationsoptionen und Einrichtung übernimmt. Sie kann mit strukturierten und halbstrukturierten Datenformaten arbeiten, um automatisch Schemareferenzen abzuleiten.
Amazon EMR ist ein Managed-Service-Overlay für selbstkonfigurierte Infrastrukturen wie Amazon EC2-Instanzen oder -Cluster. EMR bietet auch eine dedizierte serverlose Option. EMR unterstützt Apache Hadoop-Ökosystemkomponenten wie Spark, Hive, HBase und Presto mit Datenspeicherung in Amazon Athena, Amazon Redshift und anderen Big Data-Analyselösungen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AWS Glue eine skalierbare ETL-Plattform ist, die einfach einzurichten und zu verwenden ist. Die Benutzerfreundlichkeit bringt jedoch auch Einschränkungen mit sich, weshalb sie sich besser für Aufgaben mit flexibleren Infrastrukturanforderungen eignet. Amazon EMR verfügt über einen viel umfangreicheren Funktionsumfang, darunter Kompatibilität mit Hadoop-Komponentenhosting, TensorFlow-Bibliotheken für maschinelles Lernen und Presto-SQL-Abfragen. Glue eignet sich für einfachere Daten-ETL- und Integrationsworkflows, während EMR eine umfassendere Managed-Service-Plattform für Datenoperationen ist.
Ausgaben, Betriebskosten und Preise
Wie bei den meisten Cloud-Diensten gilt: Je mehr sofort einsatzbereite Funktionen Sie nutzen, desto teurer werden sie. AWS Glue ist eine serverlose Plattform, sodass Sie sich nicht um die Bereitstellung und Konfiguration der Infrastruktur kümmern müssen, sondern sich ganz auf ETL-Workflows konzentrieren können.
EMR nutzt vorhandene Datenquellen, um SQL-Abfragen, Datenstreaming und andere ETL-Prozesse zu ermöglichen. Dies führt zu geringeren Kosten, da Sie die Verantwortung für die Datenbereitstellung und -konfiguration tragen. Diese geringeren Kosten können durch die Bezahlung von Mitarbeitern für die Konfiguration und Bereitstellung von EMR sowie die zusätzlichen Betriebskosten für jeden zugehörigen AWS-Dienst ausgeglichen werden.
Leistungseinschränkungen
Ab April 2022 ist G.2X der größte Worker-Typ von AWS Glue. Dieser hat eine Obergrenze von 32 GB Executor-Speicher, was bedeutet, dass das Entpacken stark komprimierter Dateien zu „Out of Memory“-Fehlern führen kann. EMR hingegen kann jeden AWS-Instanztyp verwenden, was viel größere RAM-Zuweisungen von bis zu 24 Tebibyte (TiB) ermöglicht.
Anwendungsfälle und Szenarien für AWS Glue und EMR
Für diejenigen, die Daten in großem Umfang in der Cloud speichern, ist es vorteilhaft, verteilte Rechenmaschinen, Cloud-native Datenbanken und Data Warehouses zu verwenden. Amazon EMR und AWS Glue sind zwei Dienste, die Organisationen zu diesem Zweck nutzen können. Lassen Sie uns zwei weitere Szenarien untersuchen, in denen sich Glue-Jobs oder EMR möglicherweise besser für die separate Verwendung eignen.
Neuer Datenworkflow, Testumgebung oder Sandbox
Wenn Sie einen brandneuen Datenworkflow testen, ist AWS Glue möglicherweise die bessere Option. Sie können die Konfiguration und Bereitstellung der Infrastruktur überspringen und einfach einen Datenworkflow ausführen. Da Glue nach dem Pay-as-you-go-Prinzip (PAYG) abläuft, besteht nur ein geringes Risiko von Geldverschwendung.
Die Konfiguration eines EMR-Clusters für Testumgebungen und einmalige Workflows würde den Aufwand erhöhen und dem Unternehmen kaum Vorteile bringen. Das einzige Problem wäre die Glue-Kompatibilität mit der Datenquelle. Im Gegensatz dazu bietet EMR mehr Flexibilität bei der Nutzung aller AWS-Instanztypen.
Big Data-Verarbeitung und maschinelles Lernen
Für die Verarbeitung großer Datenmengen oder maschinelles Lernen ist EMR aufgrund seiner Flexibilität möglicherweise die bessere Option. Es kann maschinelles Lernen, Deep Learning, Daten-ETL und Echtzeit-Streaming-Analysen sicher und zuverlässig verarbeiten.
Glue konzentriert sich mehr auf Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL). Es kann maschinelle Lerntransformationen ausführen, weist jedoch aufgrund von Verarbeitungs- und Schreibfenstern, die 100 Sekunden dauern, viele Einschränkungen für Echtzeit-Streaminganalysen auf. Die Glue-Schemaerkennung deaktiviert auch Streaming-Datenverknüpfungsaktionen, wobei nur integrierte Glue-Transformationen oder Apache Spark Structured Streaming-Transformationen unterstützt werden.
AWS Glue vs. EMR – Zusammenfassung
AWS Glue und Amazon EMR sind ähnliche Plattformen, die sich durch ihre Einfachheit und Flexibilität unterscheiden. AWS Glue ist eine schnelle und mühelose Möglichkeit, ETL-Jobs in der Cloud auszuführen. EMR ist eine robustere, funktionsreichere Big-Data-Verarbeitungslösung, die ETL neben Echtzeit-Datenstreaming für ML-Workloads unter Verwendung der vorhandenen Infrastruktur ermöglicht. Die Flexibilität von EMR bringt einen Verwaltungsaufwand mit sich, führt aber oft zu geringeren Kosten als Glue, da serverlose Funktionen vermieden werden.
Letztendlich eignet sich Amazon EMR für kleine und große Datenoperationen, während Glue eher ad hoc und für kleine Batch-Jobs geeignet ist. Da sie jedoch unterschiedlichen Zwecken dienen, verwenden Sie möglicherweise beide Tools – Glue für Ad-hoc-Aufgaben, die Sie schnell erledigen möchten, und EMR für langfristige, groß angelegte verteilte Datenverarbeitungsjobs.
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