Veröffentlicht am: Oct 31, 2023
Wir freuen uns, Ihnen heute mitteilen zu können, dass Sie interaktive Analysen für EMR-Serverless-Anwendungen aktivieren können. Mit diesem Start können Sie neben EMR auf EC2-Clustern und EMR auf virtuellen EKS-Clustern auch EMR Serverless-Anwendungen als Computer auswählen, um Jupyterlab Notebooks aus EMR-Studio-Workspaces auszuführen. Amazon EMR Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die es Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren leicht macht, Analytik-Anwendungen zu entwickeln, zu visualisieren und zu debuggen, die in R, Python, Scala und PySpark geschrieben wurden. Amazon EMR Serverless ist eine serverlose Option für Amazon EMR, die es einfach macht, Open-Source-Frameworks für Big-Data-Analysen, wie Apache Spark, auszuführen, ohne Cluster oder Server konfigurieren, verwalten und skalieren zu müssen.
Ab heute können Sie EMR Serverless Applications aktivieren, um interaktive Analysen in EMR Studio durchzuführen. Nach der Aktivierung können Sie direkt von Ihren EMR-Studio-Workspaces aus eine Verbindung zu Ihrer EMR-Serverless-Anwendung herstellen. Mit den integrierten SparkMagic-Jupyterlab-Notebooks können Sie jetzt Daten interaktiv abfragen, untersuchen und visualisieren sowie Spark-Workloads ausführen, ohne Cluster verwalten zu müssen. Die Live-Spark-UI können Sie direkt in Notebooks starten, um auf Protokolle zuzugreifen und die Anwendung zu debuggen.
Dieses Feature ist allgemein verfügbar, wenn eine Verbindung zu Amazon EMR in EC2-Clustern in den Release-Versionen 6.14+ in allen Regionen, in denen EMR Studio unterstützt wird, hergestellt wird. Weitere Informationen finden Sie in der EMR-Dokumentation.