Publicado en: May 11, 2021
A partir de hoy, HAQM EMR en HAQM EKS ahora está disponible en la región de UE (París y Estocolmo).
HAQM EMR en EKS permite a los clientes automatizar el aprovisionamiento y la administración de marcos de big data de código abierto en HAQM EKS. Con EMR en EKS, los clientes ahora pueden ejecutar aplicaciones de Spark junto a otros tipos de aplicaciones en el mismo clúster de EKS para mejorar el uso de recursos y simplificar la administración de la infraestructura. Los clientes pueden implementar aplicaciones EMR en el mismo clúster de EKS al igual que otros tipos de aplicaciones, lo cual les permite compartir recursos y estandarizar en una única solución para operar y administrar todas sus aplicaciones. Los clientes obtienen acceso a las mismas capacidades de EMR en EKS que utilizan actualmente en HAQM EC2, como acceso al tiempo de ejecución Spark optimizado para el rendimiento más reciente, EMR Studio (versión preliminar) para desarrollo de aplicaciones y una IU de Spark persistente para depuración.
Para comenzar, registre el clúster de EKS en HAQM EMR. Después, defina el trabajo e incluya la versión de EMR, los parámetros de Spark y las dependencias de la aplicación. HAQM EMR en HAQM EKS programará los pods, contenedores y recursos en el clúster de HAQM EKS. Puede configurar el trabajo para que se ejecute en las instancias HAQM EC2 o en HAQM Fargate si quiere una experiencia sin servidor. Puede crear flujos de trabajo con HAQM Managed Workflows for Apache Airflow y analizar el resultado con registros por trabajo almacenados en HAQM S3 o HAQM CloudWatch.
Para obtener más información sobre HAQM en EKS, visite nuestro blog de lanzamiento de HAQM en EKS, nuestra documentación sobre HAQM EMR en EKS o vea nuestra charla técnica en profundidad sobre HAQM EMR en EKS.