Amazon EMR Reseñas y Detalles del Producto

EMR nos ayuda a trabajar con grandes volúmenes de datos de una manera más rápida y sencilla. La interfaz de usuario es simple para iniciar trabajos, verificar el progreso y ver lo que está sucediendo, incluyendo la revisión de registros. También funciona bien con otros servicios de AWS como CloudWatch. En cuanto a los precios, puede ahorrar dinero porque solo usamos lo que necesitamos en lugar de ejecutar todo el tiempo. El soporte y la incorporación son sencillos; si ya estás usando AWS, está listo para usar. También tiene características inteligentes como escalado y ajuste, lo que facilita la gestión. Ofrece un buen rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amazon EMR es útil, pero es difícil de aprender al principio. Las pantallas y la configuración pueden parecer confusas, y los costos pueden aumentar si no se gestionan correctamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que Amazon EMR sea fácil de usar, robusto y confiable. Es genial que no tenga que preocuparme por la infraestructura y los servidores en los que se ejecuta mi carga distribuida. Es fácil copiar mis archivos PySpark en el clúster EMR y ejecutarlos. La función de escalado automático es muy útil y tener la terminación automática también es conveniente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces hay casos límite donde tenemos problemas con el clúster. A veces perdemos nuestros nodos de spot, por lo que los trabajos fallan. Puede ser un poco difícil depurar estos casos límite, y eso requiere abrir un ticket con el soporte de Amazon. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

EMR es fácil de ejecutar un solo trabajo para pruebas y proporciona un error de registro exacto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces falla debido a la ampliación/reducción. Así que tenemos que ajustarlo manualmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

EMR que estamos utilizando para ejecutar la lógica empresarial en grandes datos empresariales recibidos de varias fuentes y proveedores externos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El escalado automático para los nodos de tarea y núcleo es lento y normalmente tarda más de 15 minutos, lo que provoca el fallo de ejecución de trabajos debido a la falta de recursos en el clúster. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy fácil lanzar o clonar un clúster EMR. Y EMR proporciona capacidades de escalado muy fáciles basadas en contenedores, CPU, instancias spot, uso de flotas de instancias o grupos de instancias. Y EMR es compatible con muchas de las aplicaciones ampliamente utilizadas como Spark, Hive, Hadoop, Trino, Presto, Ranger, Flink, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Trabajar con instancias Spot en EMR es un poco complicado durante la indisponibilidad de instancias spot cuando necesitas usar instancias en una zona de disponibilidad particular. Muchas soluciones como Databricks proporcionan alternativas que son aún más fáciles de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amazon EMR es un producto mucho más poderoso para implementar soluciones de big data sobre Spark, Flink, scoop, etc. Es muy fácil de configurar y proporciona una interfaz de usuario agradable que ayuda mucho en la depuración de trabajos de Spark. Aparte de eso, desde un punto de vista de observabilidad, EMR vuelca todos los registros en S3 y el CloudWatch, lo que eventualmente ayuda a los desarrolladores a depurar problemas de memoria en el clúster. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No me gusta la interfaz del cuaderno que proporciona, no tiene características como la autocompletación, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gran experiencia de usuario e interfaz de usuario

Más rápido

Más escalable

Puede automatizar fácilmente

Leer entrada de múltiples fuentes

Escribir salida a múltiples fuentes

Acepta diferentes tipos de lenguajes de programación Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Arrancar toma tiempo que necesita más paciencia

gran herramienta pero cara, esa es una de las principales desventajas

Aparte de eso, nada, todo se ve genial, la estoy usando todos los días. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mis cargas de trabajo se ejecutan más rápido y tengo más tiempo para trabajar en refinar el código, en lugar de simplemente sentarme esperando que se ejecute la consulta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es tan elástico como se promociona. Me gustaría que el clúster escalara en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El control de especificar la configuración y el soporte de depuración. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La resolución de incidentes es difícil con el soporte. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los arquitecturas multicluster para el procesamiento de big data que incluye todo tipo de archivos.

El usuario no necesita preocuparse por el mantenimiento de los clústeres y los clústeres serán reemplazados dinámicamente en caso de fallo.

Es una de las arquitecturas para el procesamiento de map reduce (procesamiento hadoop), puede procesar datos en PB utilizando una arquitectura multihilo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

> no es sin servidor, es decir, el administrador/usuario necesita aprovisionar manualmente los clústeres para el procesamiento y eliminarlos después del procesamiento

> El costo es comparativamente mayor en comparación con los servicios sin servidor disponibles en AWS

> EMR viene con 2 nodos maestros, si ambos nodos maestros fallan, el clúster EMR se caerá, es decir, los usuarios necesitan aprovisionar un clúster de múltiples zonas de disponibilidad para evitar fallos de nodos Reseña recopilada por y alojada en G2.com.