Elastic MapReduce (EMR) es un servicio gestionado que permite a los usuarios ejecutar cargas de trabajo de Apache Hadoop y Apache Spark en Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) y Amazon Simple Storage Service (S3). EMR proporciona un marco Hadoop administrado que facilita el procesamiento y el análisis de grandes cantidades de datos mediante el modelo de programación MapReduce. EMR también incluye un servicio Spark gestionado que facilita el procesamiento de datos mediante el modelo de programación Spark.
¿Cuándo utilizaría EMR elastic MapReduce?
Hay varias razones por las que podría utilizar Elastic MapReduce (EMR), que es un servicio gestionado que facilita la ejecución de marcos de big data como Apache Hadoop y Apache Spark en Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) y Amazon Simple Storage Service (S3).
Algunos casos de uso comunes para EMR incluyen:
- Análisis de datos y ETL: EMR puede utilizarse para procesar grandes cantidades de datos con fines analíticos, o para extraer, transformar y cargar (ETL) datos en otros almacenes de datos.
- Aprendizaje automático: EMR se puede utilizar para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala.
Consultas ad hoc: EMR se puede utilizar para ejecutar consultas ad hoc en grandes conjuntos de datos almacenados en Amazon S3.
- Almacenamiento de datos: EMR puede utilizarse para construir un almacén de datos en Amazon S3, utilizando herramientas como Apache Hive y Apache Impala.
¿En qué se diferencia Amazon Elastic MapReduce EMR de una base de datos tradicional?
EMR es un servicio basado en la nube que permite a las empresas procesar grandes cantidades de datos utilizando el modelo de programación MapReduce. MapReduce es una forma de dividir un problema en piezas más pequeñas (la fase de mapa) y luego recombinar los resultados (la fase de reducción). Este enfoque es muy adecuado para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo, por lo que a menudo se utiliza para aplicaciones de big data.
EMR se encarga de toda la infraestructura necesaria para ejecutar los trabajos de MapReduce, incluido el aprovisionamiento y la configuración de los recursos informáticos subyacentes, la supervisión del progreso del trabajo y la gestión de cualquier fallo que pueda producirse. Esto hace que sea mucho más fácil empezar con MapReduce, y significa que las empresas pueden centrarse en sus tareas de procesamiento de datos, en lugar de preocuparse por la infraestructura subyacente.
EMR no es una base de datos tradicional, pero puede utilizarse para procesar datos almacenados en una base de datos. Por ejemplo, una empresa podría utilizar EMR para ejecutar un trabajo MapReduce que analice los datos de los clientes almacenados en una base de datos.
¿Es EMR una base de datos?
No, EMR no es una base de datos. EMR significa historia clínica electrónica, que es un tipo de historia clínica electrónica (EHR). Las HCE son una versión digital de los historiales en papel que los médicos, las enfermeras y otros profesionales clínicos han utilizado tradicionalmente para documentar la atención al paciente.
¿Qué es EMR y S3?
EMR significa "Elastic MapReduce". Es un servicio ofrecido por Amazon Web Services (AWS) que permite a los usuarios procesar y analizar datos utilizando el marco MapReduce. EMR está diseñado para ser escalable y fácil de usar, y se integra con otros servicios de AWS como Amazon S3 y Amazon DynamoDB.
S3 significa "Simple Storage Service". Es un servicio de almacenamiento de objetos ofrecido por AWS que proporciona una solución de almacenamiento escalable, fiable y de bajo coste. S3 se utiliza a menudo para almacenar datos para trabajos de EMR, ya que puede integrarse fácilmente con el servicio de EMR. EMR es una base de datos. No, EMR no es una base de datos. EMR significa registros médicos electrónicos, que son un tipo de registro de salud electrónico (EHR). Las HCE son una versión digital de los historiales en papel que los médicos, las enfermeras y otros profesionales clínicos han utilizado tradicionalmente para documentar la atención al paciente.