Amazon EMR Bewertungen & Produktdetails

EMR we are using for running business logic on large business data received from various sources and third pary vendors Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Auto scaling for task and core nodes is slow and takes more than 15 minutes normally which causes failure of running jobs due to lack of resources on cluster. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist sehr einfach, einen EMR-Cluster zu starten oder zu klonen. Und EMR bietet sehr einfache Skalierungsmöglichkeiten basierend auf Containern, CPU, Spot-Instanzen, Nutzung von Instanzflotten oder Instanzgruppen. Und EMR unterstützt viele der weit verbreiteten Anwendungen wie Spark, Hive, Hadoop, Trino, Presto, Ranger, Flink usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Arbeit mit Spot-Instanzen auf EMR ist etwas kompliziert während der Nichtverfügbarkeit von Spot-Instanzen, wenn Sie Instanzen in einer bestimmten Verfügbarkeitszone verwenden müssen. Viele Lösungen wie Databricks bieten Fallback-Optionen, die noch einfacher zu verwenden sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Amazon EMR ist ein viel leistungsfähigeres Produkt, um Big-Data-Lösungen auf Basis von Spark, Flink, Scoop usw. bereitzustellen. Es ist sehr einfach zu konfigurieren und bietet eine schöne Benutzeroberfläche, die bei der Fehlersuche in Spark-Jobs sehr hilfreich ist. Abgesehen davon speichert EMR aus Sicht der Beobachtbarkeit alle Protokolle in S3 und CloudWatch, was Entwicklern letztendlich hilft, Speicherprobleme im Cluster zu debuggen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die Notebook-Oberfläche, die es bietet, nicht, sie hat keine Funktionen wie Autovervollständigung usw. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Großartige Benutzererfahrung und Benutzeroberfläche

Schneller

Skalierbarer

Kann leicht automatisieren

Eingaben aus mehreren Quellen lesen

Ausgaben an mehrere Quellen schreiben

Akzeptiert verschiedene Arten von Programmiersprachen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Hochfahren dauert Zeit, die mehr Geduld erfordert. Großartiges Werkzeug, aber teuer, das ist einer der Hauptnachteile. Ansonsten nichts, alles sieht großartig aus, ich benutze es jeden Tag. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Meine Arbeitslasten laufen schneller und ich habe mehr Zeit, am Verfeinern des Codes zu arbeiten, anstatt nur dazusitzen und darauf zu warten, dass die Abfrage läuft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist nicht so elastisch, wie beworben. Ich möchte, dass der Cluster in Echtzeit skaliert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kontrolle der Spezifizierung der Konfiguration und die Unterstützung beim Debuggen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beheben von Vorfällen ist schwierig mit Unterstützung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einer der multicluster Architekturen für Big Data Verarbeitung, die alle Arten von Dateien umfasst. Der Benutzer muss sich keine Sorgen um die Wartung der Cluster machen, und die Cluster werden bei Ausfällen dynamisch ersetzt. Es ist eine der Architekturen für MapReduce-Verarbeitung (Hadoop-Verarbeitung), kann PB-Daten mit multithreaded Architektur verarbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

> Es ist nicht serverlos, d.h. der Administrator/Benutzer muss die Cluster manuell für die Verarbeitung bereitstellen und nach der Verarbeitung löschen.

> Die Kosten sind vergleichsweise höher im Vergleich zu den serverlosen Diensten, die in AWS verfügbar sind.

> EMR kommt mit 2 Master-Knoten, wenn beide Master-Knoten ausfallen, wird der EMR-Cluster heruntergefahren, d.h. Benutzer müssen einen Multi-AZ-Cluster bereitstellen, um Knotenfehler zu vermeiden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Leichtigkeit der Erstellung von EMR-Instanzen und Auswahl der erforderlichen Software zur Neuinstallation (Spark/Hive/etc.). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten sind etwas hoch und können manchmal ein einschränkender Faktor sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Benutzeranpassbare Pläne und Kosteneffizienz, und natürlich die beste Benutzeroberfläche. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Cloud-Prozesse sind immer noch langsam, da sie virtuell sind, aber es ist trotzdem eine bessere Wahl. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kein traditioneller Multiprozess ist erforderlich, verteilt die Arbeit zwischen dem Client-Knoten, die beste und frühere Arbeit wurde mit pspark unter Verwendung eines Dataframes mit einem hohen Niveau von Python-APIs gefunden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Plattform ist dicht gepackt, es wird schwierig sein, Konfigurationsänderungen an YAML-Dateien vorzunehmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.