Amazon EMR serverless supporta ora dimensioni dei worker maggiori per eseguire carichi di lavoro più intensivi in termini di calcolo e memoria
Amazon EMR serverless offre ora configurazioni di worker più ampie da 32 vCPU con un massimo di 244 GB di memoria, consentendo di eseguire carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo e memoria. In precedenza, la configurazione di worker più grande disponibile su EMR serverless era di 16 vCPU con un massimo di 120 GB di memoria. Worker di dimensioni maggiori possono aiutare a migliorare le prestazioni di runtime e i profili di costo per i propri carichi di lavoro.
Per i carichi di lavoro con elevate operazioni di shuffle, worker più grandi riducono i trasferimenti inefficienti di dati tra gli esecutori. Per i processi con distorsione dei dati, worker più grandi riducono le probabilità di errori dovuti all'esaurimento della memoria. Per i processi che richiedono la memorizzazione dei dati in cache, worker più grandi consentono di mantenere una quantità maggiore di dati in memoria, ottimizzando le prestazioni del processo stesso. Per sfruttare questi vantaggi, si consiglia di utilizzare worker di dimensioni maggiori per i carichi di lavoro Spark e Hive ad alta intensità di calcolo e memoria.
Per ulteriori informazioni sulle diverse configurazioni dei worker, consulta la documentazione di EMR serverless. Worker di dimensioni maggiori sono disponibili in tutte le regioni AWS in cui è disponibile EMR Serverless.