Inserito il: Nov 19, 2018
Oggi annunciamo la disponibilità generale di notebook EMR, un ambiente gestito, basato su Jupyter Notebooks che consente a scienziati, analisti e sviluppatori di dati di preparare e visualizzare dati, collaborare con i colleghi, creare applicazioni ed eseguire analisi interattive utilizzando cluster EMR.
I notebook EMR sono preconfigurati per Spark. Supportano i kernel magic di Spark che ti permettono di eseguire in modo interattivo i lavori Spark su cluster EMR scritti in linguaggi come PySpark, Spark SQL, Spark R e Scala. I notebook vengono forniti con librerie open-source disponibili in Conda che ti consentono di importare queste librerie e usarle per manipolare i dati e visualizzarne i risultati in grafici ricchi di informazioni. Inoltre, ogni notebook ha funzionalità di monitoraggio Spark integrate che consentono di monitorare lo stato di avanzamento dei lavori e il codice di debug direttamente dal notebook.
Puoi creare più blocchi note direttamente dalla console. Non ci sono software o istanze da gestire e mentre i notebook partono all'istante, puoi scegliere di collegare lo stesso notebook a un cluster esistente o di predisporre un nuovo cluster direttamente dalla console. Puoi collegare più notebook a un singolo cluster, staccare i notebook e ricollegarli a nuovi cluster.
I notebook EMR salvano periodicamente i file del tuo notebook sui tuoi bucket Amazon S3. I notebook salvati possono essere recuperati dalla console EMR o scaricati dal bucket S3.
Per ulteriori informazioni, visita la pagina dei taccuini EMR.
Non ci sono costi aggiuntivi per l'utilizzo dei notebook EMR. Paghi solo per il cluster EMR collegato al notebook. Puoi trovare ulteriori informazioni sui prezzi per il tuo cluster consultando i prezzi di Amazon EMR
I notebook di EMR sono disponibili negli Stati Uniti orientali (Virgina del nord e Ohio), Stati Uniti Occidentali (California del nord e Oregon), Canada (centrale), UE (Francoforte, Irlanda e Londra) e Asia e Pacifico (Mumbai, Seoul, Singapore Regioni, Sydney e Tokyo).