Recensioni e Dettagli del Prodotto Amazon EMR

EMR che stiamo utilizzando per eseguire la logica aziendale su grandi dati aziendali ricevuti da varie fonti e fornitori terzi Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'auto-scaling per i nodi di attività e core è lento e richiede normalmente più di 15 minuti, il che causa il fallimento dei lavori in esecuzione a causa della mancanza di risorse sul cluster. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È molto facile avviare o clonare un cluster EMR. E EMR offre capacità di scalabilità molto semplici basate su container, CPU, istanze spot, utilizzo di flotta di istanze o gruppi di istanze. Inoltre, EMR supporta molte delle applicazioni ampiamente utilizzate come Spark, Hive, Hadoop, Trino, Presto, Ranger, Flink, ecc. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Lavorare con le istanze Spot su EMR è leggermente complicato durante l'indisponibilità delle istanze spot quando è necessario utilizzare le istanze in una particolare zona di disponibilità. Molte soluzioni come Databricks offrono un fallback che è ancora più facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Amazon EMR è un prodotto molto più potente per distribuire soluzioni di big data su Spark, Flink, scoop, ecc. È molto facile da configurare e offre un'interfaccia utente piacevole che aiuta molto nel debug dei lavori Spark. Oltre a ciò, dal punto di vista dell'osservabilità, EMR scarica tutti i log su S3 e il cloud watch, il che alla fine aiuta gli sviluppatori a risolvere i problemi di memoria nel cluster. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non mi piace l'interfaccia del notebook che fornisce, non ha funzionalità come il completamento automatico, ecc. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ottima Esperienza Utente e Interfaccia Utente

Più veloce

Più scalabile

Può automatizzare facilmente

Leggi input da più fonti

Scrivi output su più fonti

Accetta diversi tipi di linguaggi di programmazione Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'avvio richiede tempo e necessita di più pazienza

ottimo strumento ma costoso, questo è uno dei principali svantaggi

A parte questo, niente, tutto sembra ottimo, lo uso ogni giorno. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I miei carichi di lavoro funzionano più velocemente e ho più tempo per lavorare sul perfezionamento del codice, invece di sedermi semplicemente ad aspettare che la query venga eseguita. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non è così elastico come pubblicizzato. Vorrei che il cluster si scalasse in tempo reale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Controllo della specifica della configurazione e supporto per il debugging Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Risoluzione dei problemi è difficile con il supporto Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una delle architetture multi-cluster per l'elaborazione di big data che include tutti i tipi di file. L'utente non deve preoccuparsi della manutenzione dei cluster e i cluster verranno sostituiti dinamicamente in caso di guasto. È una delle architetture per l'elaborazione MapReduce (elaborazione Hadoop), in grado di elaborare dati in petabyte utilizzando un'architettura multithread. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

<blockquote>non è senza server, cioè l'amministratore/utente deve provvedere manualmente al provisioning dei cluster per l'elaborazione e alla loro eliminazione dopo l'elaborazione

Il costo è relativamente più alto rispetto ai servizi senza server disponibili su AWS

EMR viene fornito con 2 nodi master, se entrambi i nodi master falliscono, il cluster EMR si arresterà, cioè gli utenti devono provvedere al provisioning di un cluster multi az per evitare guasti ai nodi</blockquote> Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facilità di creazione delle istanze EMR e scelta dei software richiesti da preinstallare (Spark/Hive/ecc.). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il costo è piuttosto alto e può essere un fattore limitante a volte. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Piani personalizzabili dall'utente e efficienza dei costi, e naturalmente la migliore interfaccia utente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I processi cloud sono ancora lenti poiché sono virtuali, ma è comunque una scelta migliore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non è richiesto alcun processo multiplo tradizionale, distribuisce il lavoro tra il nodo client, il miglior e più precoce lavoro trovato è stato utilizzando pspark con un data frame con un alto livello di API Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La piattaforma è densamente popolata, sarà difficile apportare modifiche di configurazione ai file YAML. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.