Amazon EMR Serverless unterstützt jetzt große Worker-Größen, um rechen- und speicherintensivere Workloads auszuführen
Amazon EMR Serverless bietet jetzt größere Worker-Konfigurationen mit 32 vCPUs mit bis zu 244 GB Arbeitsspeicher, sodass Sie rechen- und speicherintensivere Workloads ausführen können. Bisher bestand die größte auf EMR Serverless verfügbare Worker-Konfiguration aus 16 vCPUs mit bis zu 120 GB Speicher. Größere Worker können Ihnen helfen, die Laufzeitleistung sowie die Kostenprofile für Ihre Workloads zu verbessern.
Bei Workloads mit hohem Durchsatz reduzieren größere Worker die ineffizienten Datenübertragungen zwischen den Ausführenden. Bei Aufträgen mit Datenverzerrungen verringern größere Worker die Wahrscheinlichkeit von Speicherausfällen. Bei Jobs, bei denen Daten zwischengespeichert werden müssen, können größere Worker mehr Daten im Speicher speichern, was die Arbeitsleistung steigert. Um diese Vorteile nutzen zu können, empfehlen wir, für Ihre rechen- und speicherintensiven Spark- und Hive-Workloads größere Worker einzusetzen.
In unserer Dokumentation zu EMR Serverless finden Sie weitere Informationen zu verschiedenen Worker-Konfigurationen. Größere Worker sind in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen EMR Serverless angeboten wird.