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Amazon EMR en EKS proporciona una opción de implementación para Amazon EMR que le permite ejecutar marcos de macrodatos de código abierto en Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). Con esta opción de implementación, puede centrarse en ejecutar cargas de trabajo de análisis mientras Amazon EMR en EKS crea, configura y administra contenedores para aplicaciones de código abierto.
Si ya utiliza Amazon EMR, ahora puede ejecutar aplicaciones basadas en Amazon EMR con otros tipos de aplicaciones en el mismo clúster de Amazon EKS. Esta opción de implementación también mejora el uso de los recursos y simplifica la administración de la infraestructura en varias zonas de disponibilidad. Si ya ejecuta marcos de macrodatos en Amazon EKS, ahora puede usar Amazon EMR para automatizar el aprovisionamiento y la administración y ejecutar Apache Spark con mayor rapidez.
Amazon EMR en EKS permite a su equipo colaborar de forma más eficiente y procesar grandes cantidades de datos de forma más sencilla y rentable:
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Puede ejecutar aplicaciones en un conjunto común de recursos sin tener que aprovisionar infraestructura. Puede usar Amazon EMR Studio y el AWS SDK o desarrollar, enviar y diagnosticar aplicaciones de análisis AWS CLI que se ejecuten en clústeres de EKS. Puede ejecutar trabajos programados en Amazon EMR en EKS mediante Apache Airflow autoadministrado o Amazon Managed Workflows para Apache Airflow (MWAA).
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Los equipos de infraestructura pueden administrar de forma centralizada una plataforma informática común para consolidar las cargas de trabajo de Amazon EMR con otras aplicaciones basadas en contenedores. Puede simplificar la administración de la infraestructura con herramientas comunes de Amazon EKS y aprovechar un clúster compartido para cargas de trabajo que necesitan diferentes versiones de marcos de código abierto. También puede reducir la sobrecarga operativa con la administración automatizada de clústeres de Kubernetes y la aplicación de parches al sistema operativo. Con Amazon EC2 y AWS Fargate, puede habilitar varios recursos de cómputo para cumplir con los requisitos de rendimiento, operativos o financieros.
En el siguiente diagrama, se muestran los dos modelos de implementación diferentes de Amazon EMR.
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