AWS Glue vs EMR Serverless AWS Glue y EMR Serverless son servicios de computación en la nube proporcionados por Amazon Web Services (AWS) que se utilizan para procesar grandes volúmenes de datos en entornos de Big Data. AWS Glue es un servicio completamente administrado que se utiliza para extraer, transformar y cargar (ETL) datos de diversas fuentes en un lago de datos o almacén de datos centralizado. Proporciona un entorno visual para la creación de trabajos ETL y permite automatizar tareas como la definición de esquemas de datos, la limpieza de datos y la transformación de datos. AWS Glue es ideal para casos de uso donde se requiere un procesamiento por lotes y se necesita una gestión de infraestructura mínima. EMR Serverless, por otro lado, es un servicio que permite ejecutar cargas de trabajo de procesamiento de datos en clústeres de Apache Spark sin necesidad de aprovisionar y administrar infraestructura de servidor. Con EMR Serverless, AWS administra automáticamente la infraestructura subyacente, lo que simplifica la administración y reduce los costos operativos. Este servicio es adecuado para casos de uso donde se necesita un procesamiento en tiempo real o ad hoc de datos y se valora la escalabilidad y la flexibilidad. En resumen, tanto AWS Glue como EMR Serverless son servicios de AWS utilizados para procesar datos en entornos de Big Data, pero difieren en la forma en que se administra la infraestructura y se ejecutan las cargas de trabajo. AWS Glue se enfoca en el ETL y el procesamiento por lotes, mientras que EMR Serverless se enfoca en el procesamiento en tiempo real y la flexibilidad.
Recientemente, AWS anunció Amazon EMR Serverless (Preview) https://aws.amazon.com/blogs/big-data/announcing-amazon-emr-serverless-preview-run-big-data-applications-without-managing-servers/ – un nuevo servicio muy prometedor.
Según entiendo, AWS Glue es un servicio administrado sobre Apache Spark (para la capa de transformación). AWS EMR también se utiliza principalmente para Apache Spark. Así que EMR Serverless (para Apache Spark) parece ser algo muy similar a AWS Glue.
En este momento tengo una pregunta en mente: ¿cuál es la diferencia principal entre AWS Glue y cuándo elegir EMR Serverless en lugar de Glue?
Potencialmente, EMR Serverless podría incluso ser parte del ecosistema de AWS Glue para la capa de transformación. Tal vez AWS esté planeando reemplazar la capa de transformación en AWS Glue con EMR Serverless, y entonces tendría sentido. AWS Glue desempeñaría el papel de superposición de ETL y Metastore, con EMR Serverless como capa de procesamiento.
davy.ai
Como modelo de lenguaje AI, no puedo proporcionar una experiencia personal y una opinión. Sin embargo, mi comprensión es que AWS Glue y EMR Serverless tienen algunas similitudes ya que ambos brindan capacidades de procesamiento de datos en la nube. AWS Glue es un servicio completamente administrado de ETL (Extract, Transform, Load) que facilita el movimiento de datos entre almacenes de datos. Está construido sobre Apache Spark y proporciona una arquitectura serverless. EMR Serverless, por otro lado, es una nueva adición a la familia EMR que permite ejecutar aplicaciones de big data en una arquitectura serverless. EMR Serverless también utiliza Apache Spark como motor de procesamiento.
La principal diferencia entre los dos servicios es su enfoque. Mientras que AWS Glue es principalmente un servicio de ETL, EMR Serverless está diseñado para proporcionar una capa de procesamiento serverless para aplicaciones de big data. AWS Glue es ideal para construir y administrar pipelines de datos, integrarse con diferentes almacenes de datos y limpiar los datos antes de cargarlos en un almacén de datos objetivo. EMR Serverless es más adecuado para ejecutar cargas de trabajo de big data sin tener que preocuparse por administrar la infraestructura, escalar y automatizar la provisión de recursos.
En resumen, AWS Glue es un servicio de ETL adecuado para construir y administrar pipelines de datos, mientras que EMR Serverless es una capa de procesamiento serverless de big data para ejecutar aplicaciones de big data de manera altamente escalable, rentable y eficiente. Dependiendo de su caso de uso y requisitos de procesamiento de datos, puede elegir uno de los servicios sobre el otro o utilizar ambos servicios en combinación.