Publié le: May 11, 2021
À partir d'aujourd'hui, HAQM EMR on HAQM EKS est désormais disponible dans la région EU (Paris et Stockholm).
HAQM EMR on EKS permet aux clients d'automatiser le provisionnement et la gestion des frameworks de Big Data open source sur HAQM EKS. Grâce à EMR on EKS, les clients peuvent désormais exécuter des applications Spark aux côtés d'autres types d'applications sur le même cluster EKS, afin d'améliorer l'utilisation des ressources et de simplifier la gestion de l'infrastructure. Les clients peuvent déployer des applications EMR sur le même cluster EKS que d'autres types d'applications, ce qui leur permet de partager des ressources et de standardiser sur une seule solution l'exécution et la gestion de toutes leurs applications. Sur EKS, les clients ont accès aux mêmes fonctionnalités EMR que celles qu'ils utilisent actuellement sur HAQM EC2, notamment l'accès à la nouvelle exécution Spark optimisée pour les performances, EMR Studio (version préliminaire) pour le développement d'applications et une IU Spark persistante pour le débogage.
Pour démarrer, enregistrez votre cluster EKS sur HAQM EMR. Définissez ensuite votre tâche en incluant la version d'EMR, les paramètres Spark et les dépendances de l'application. HAQM EMR on HAQM EKS programme les pods, les conteneurs et les ressources sur votre cluster HAQM EKS. Vous pouvez configurez votre tâche pour qu'elle s'exécute sur des instances HAQM EC2 ou sur HAQM Fargate si vous souhaitez une expérience sans serveur. Vous pouvez créer des flux de travail avec HAQM Managed Workflows for Apache Airflow, puis analyser les sorties grâce aux journaux de tâche stockés dans HAQM S3 ou HAQM CloudWatch.
Pour en savoir plus sur HAQM on EKS, veuillez consulter notre blog HAQM on EKS Launch, notre documentation HAQM EMR on EKS ou consultez notre exposé de présentation technique d'HAQM EMR on EKS.