Amazon EMR 与 Amazon Redshift
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【中文标题】Amazon EMR 与 Amazon Redshift【英文标题】:Amazon EMR vs Amazon Redshift 【发布时间】:2019-07-24 02:56:40 【问题描述】:对于大多数用例,可以使用 Amazon EMR 对流数据或有界数据(例如来自 Amazon S3)进行 Spark 转换,然后可以使用转换后的数据再次将数据写入 S3。
还可以在 Amazon Redshift 中使用将 S3 中的不同数据加载到不同的 Redshift 表,然后将不同 Redshift 表中的数据加载到最终表中来实现转换。 (现在有了 Redshift 光谱,我们也可以直接从 S3 中选择和转换数据。)
话虽如此,我发现转换可以在 EMR 和 Redshift 中完成,Redshift 加载和转换可以用更少的开发时间完成。
那么,EMR 是否应该用于主要涉及流式/无限数据的用例?什么其他用例更适合 EMR(我知道 Spark 也提供其他核心、sql、ml 库),但只是为了实现转换(涉及连接/减速器),我没有看到除此之外的用例在 EMR 中进行流式传输,此时在 Redshift 中也可以实现转换。
请提供使用 EMR 转换与 Redshift 转换的用例。
【问题讨论】:
【参考方案1】:首先,我更喜欢使用 Redshift 进行转换:
开发更简单,SQL 而非 Spark 维护/监控更容易 假设您可以在“非高峰期”运行,基础设施成本会更低 次。有时 EMR 是更好的选择,我会在以下情况下考虑:
当您希望在 S3 上同时拥有原始数据和转换后的数据时,例如一种 “数据湖”战略 需要复杂的转换。有些转变只是 无法使用 Redshift,例如当 管理复杂的大型 json 列 动态转换数据(属性数量可变) 需要第三方库 数据量太大,需要更大的红移集群来处理转换。除了 Redshift 和 EMR 之外,还有其他其他选项,这些也应予以考虑。 例如
标准 python 或其他脚本语言: 创建动态转换sql,可以在redshift中运行 从 csv 到 parquet 或类似的处理 调度(例如气流) AWS 雅典娜 可与 s3(例如 parquet)输入和输出一起使用 使用 Presto 语法使用 SQL(因此在开发时间上有一些优势),在某些情况下它比 Redshift SQL 更强大 可以带来显着的成本效益,因为不需要永久性基础设施成本,按使用付费。还应考虑 AWS Batch 和 AWS lambda。
【讨论】:
非常感谢。金尘答。这里有几个问题。 a) 是否可以使用 RedShift Spectrum 写入外部表(在 S3 中)? b) 可以使用 AWS 管道或任何其他工具安排 Athena 查询吗?我曾在 Google BigQuery 工作过,了解 BigQuery 让生活变得更轻松,其优势在于可以在一个地方处理上述大部分简单/复杂转换,并以与存储桶/存储价格相等的价格本地存储复杂数据。 BigQuery 与 Athena 类似,我推荐使用 Airflow 之类的第三方调度解决方案,但是有一些方法可以使用 cloudwatch/lambda 以及其他方法来安排简单的运行。红移光谱不能直接写入 s3,但可以创建一个红移表,然后您可以使用复制命令将其导出。 再次感谢以上是关于Amazon EMR 与 Amazon Redshift的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
json Amazon AWS EMR配置 - http://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-hdfs-config.html
在 Amazon EMR 4.1 和 Amazon EC2 上安装 Impala
markdown Amazon EMR上的Apache Spark
在 AWS EMR 上的 PySpark 脚本上找不到 com.amazon.ws.emr.hadoop.fs.EmrFileSystem