Veröffentlicht am: Mar 4, 2021
Ab heute ist Amazon EMR auf Amazon EKS in den Regionen USA West (Nordkalifornien), USA Ost (Ohio), Kanada (Zentral), EU (Frankfurt und London) und Asien-Pazifik (Mumbai, Seoul, Singapur, Sydney und Tokio) verfügbar.
Amazon EMR auf EKS ermöglicht es Kunden, die Bereitstellung und Verwaltung von Open-Source-Big-Data-Frameworks auf EKS zu automatisieren. Mit EMR auf EKS können Kunden nun Spark-Anwendungen neben anderen Anwendungstypen auf demselben EKS-Cluster ausführen, um die Ressourcenauslastung zu verbessern und das Infrastrukturmanagement zu vereinfachen. Kunden können EMR-Anwendungen auf demselben EKS-Cluster wie andere Anwendungstypen bereitstellen, wodurch sie Ressourcen gemeinsam nutzen und auf eine einzige Lösung für den Betrieb und die Verwaltung aller ihrer Anwendungen standardisieren können. Kunden erhalten Zugriff auf die gleichen EMR-Funktionen auf EKS, die sie heute auf Amazon EC2 verwenden, z. B. Zugriff auf die neueste leistungsoptimierte Spark-Laufzeit, EMR Studio (Vorschau) für die Anwendungsentwicklung und eine persistente Spark-Oberfläche für das Debugging.
Um loszulegen, registrieren Sie Ihren EKS-Cluster bei Amazon EMR. Definieren Sie dann Ihre Aufgabe einschließlich der EMR-Freigabeversion, Spark-Parametern und Anwendungsabhängigkeiten. Amazon EMR auf Amazon EKS plant die Pods, Container und Ressourcen auf Ihrem Amazon EKS-Cluster. Sie können Ihre Aufgabe so konfigurieren, dass sie auf Amazon-EC2-Instances ausgeführt wird, oder auf Amazon Fargate, falls Sie ein Serverlsee-Erlebnis wünschen. Sie können Workflows mit Amazon Managed Workflows für Apache Airflow erstellen und die Ausgabe mit den in Amazon S3 oder Amazon CloudWatch gespeicherten Protokollen pro Aufgabe analysieren.
Mehr erfahren Sie in unserem Amazon auf EKS-Start-Blog, unserer Dokumentation zu Amazon EMR auf EKS oder auf der Detailseite zu Amazon EMR auf Amazon EKS.