Amazon EMR Studio

EMR Studio facilita la interacción con las aplicaciones en un clúster de EMR. Puede obtener acceso a EMR Studio desde la Consola de AWS mediante la autenticación de AWS IAM o sin iniciar sesión en la Consola de AWS al habilitar el acceso federado desde su proveedor de identidades (IdP) mediante el Centro de identidades de AWS IAM (sucesor de AWS SSO). Puede explorar, procesar y visualizar datos de forma interactiva mediante cuadernos, crear y programar canalizaciones y depurar aplicaciones sin necesidad de iniciar sesión en los clústeres de EMR.

Gracias a EMR Studio, puede iniciar blocs de notas en cuestión de segundos, incorporarse a los blocs de notas de muestra y explorar los datos. Puede trabajar con compañeros a través de la colaboración en tiempo real incorporada y realizar un seguimiento de los cambios en las versiones de los blocs de notas por medio de los repositorios Git. También puede personalizar el entorno al cargar kernels personalizados y bibliotecas Python desde blocs de notas.

Gracias a EMR Studio, podrá pasar fácilmente de la creación de prototipos a la producción. Puede desencadenar canalizaciones a partir de repositorios de código, sencillamente ejecutar blocs de notas como canalizaciones mediante herramientas de orquestación, como Apache Airflow o Amazon Managed Workflows for Apache Airflow, o bien asociar los blocs de notas a un clúster más grande con tan solo un clic.

Gracias a EMR Studio, puede depurar trabajos y consultar los registros sin necesidad de iniciar sesión en el clúster, tanto para los clústeres activos como para los terminados. Puede utilizar interfaces de aplicaciones nativas, como Spark UI y el servicio de línea de tiempo de YARN, directamente desde EMR Studio. EMR Studio también permite localizar rápidamente el clúster o el trabajo a depurar mediante filtros, como el estado del clúster, la hora de creación y el ID del clúster.

Gracias a EMR Studio, los científicos, ingenieros y analistas de datos tienen la posibilidad de colaborar en tiempo real con todos los equipos. Puede invitar a otros compañeros a ver y editar los blocs de notas. Esto permite crear conjuntamente, depurar y revisar el código de los blocs de notas de Jupyter en tiempo real.

EMR Studio incluye SQL Explorer, una característica del espacio de trabajo que permite examinar el catálogo de datos y ejecutar consultas SQL en clústeres de EMR directamente desde EMR Studio. En SQL Explorer, se puede conectar a Amazon EMR en clústeres EC2 con Presto para ver y explorar el catálogo de datos. SQL Explorer también proporciona un editor para ejecutar consultas de SQL, ver los resultados de las consultas en una tabla y descargarlos en un formato csv.

EMR Studio permite utilizar varios lenguajes dentro de un único bloc de notas de Jupyter. Puede alternar entre Python, Scala, SparkSQL y R dentro del mismo bloc de notas Jupyter y compartir datos entre celdas mediante tablas temporales. Gracias a esta característica, puede escribir el código en los lenguajes más adecuados para los diferentes componentes del flujo de trabajo.

Gracias a EMR Studio, puede iniciar blocs de notas en cuestión de segundos, incorporarse a los blocs de notas de muestra y explorar los datos. Puede colaborar con compañeros gracias a la colaboración en tiempo real incorporada y realizar un seguimiento de los cambios en las versiones de los blocs de notas a través de los repositorios Git. También puede personalizar el entorno al cargar kernels personalizados y bibliotecas Python desde blocs de notas.

Al utilizar EMR Studio, se puede recurrir al repositorio de código para desencadenar canalizaciones. También es posible parametrizar y encadenar blocs de notas para crear canalizaciones. Puede integrar blocs de notas en flujos de trabajo programados mediante servicios de orquestación de flujos de trabajo como Apache Airflow o Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. EMR Studio también permite volver a asociar los blocs de notas a un clúster más grande para ejecutar un trabajo.

En EMR Studio, puede depurar aplicaciones de bloc de notas desde la interfaz de usuario del bloc de notas. También puede depurar canalizaciones al localizar en primer lugar los clústeres mediante filtros, como el estado del clúster, y diagnosticar trabajos tanto en clústeres activos como en clústeres terminados con el menor número de clics posible para abrir las interfaces de depuración nativas, como Spark UI, Tez UI y Yarn Timeline Service.