Amazon EMR Serverless で、コンピューティングやメモリを大量に必要とするワークロードを実行できるように、より大きなワーカーサイズのサポートを開始

投稿日: 2026年7月7日

Amazon EMR Serverless では、最大 244 GB のメモリを備えた 32 個の vCPU からなる大規模なワーカー構成の提供を開始し、これまでよりも多くのコンピューティングやメモリを必要とするワークロードを実行できるようになりました。これまで、EMR Serverless では、最大 120 GB のメモリを搭載した 16 個の vCPU というのが、利用可能なワーカー設定の最大値でした。ワーカーの数を増やすことで、ワークロードのランタイムパフォーマンスだけでなく、コスト効率も向上させることができます。

シャッフルの多いワークロードでは、ワーカーの数が多いほど、エグゼキューター間の非効率的なデータ転送を削減できます。データの偏りが発生するジョブでは、ワーカーが大きいほど、メモリ不足による障害の発生する可能性が低くなります。データをキャッシュする必要があるジョブでは、ワーカーが大きいほどメモリに保持できるデータが増え、ジョブのパフォーマンスが向上します。これらの利点を活用するために、コンピューティングやメモリを大量に必要とする Spark と Hive のワークロードには、より大きなサイズのワーカーを使用することをお勧めします。

さまざまなワーカー設定について詳しくは、EMR Serverless のドキュメントをご覧ください。大きなワーカーサイズは、EMR Serverless がご利用いただけるすべての AWS リージョンで利用可能です。