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Amazon EMR Studio
Amazon EMR Studio ist eine webbasierte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für vollständig verwaltete Jupyter Notebooks, die auf Amazon-EMR-Clustern ausgeführt werden. Sie können ein EMR Studio für Ihr Team einrichten, um in R, Python, Scala und geschriebene Anwendungen zu entwickeln, zu visualisieren und zu debuggen. PySpark EMR Studio ist in AWS Identity and Access Management (IAM) und IAM Identity Center integriert, sodass sich Benutzer mit ihren Unternehmensanmeldedaten anmelden können.
Sie können ein EMR Studio kostenlos erstellen. Wenn Sie EMR Studio verwenden, fallen Gebühren für Amazon-S3-Speicher und Amazon-EMR-Cluster an. Highlights, weitere Produktdetails und Preise finden Sie auf der Serviceseite für Amazon EMR Studio
Hauptfeatures von EMR Studio
Amazon EMR Studio bietet die folgenden Features:
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Authentifizieren Sie Benutzer mit AWS Identity and Access Management (IAM) oder AWS IAM Identity Center mit oder ohne Trusted Identity Propagation und Ihrem Enterprise Identity Provider.
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Greifen Sie bei Bedarf auf Amazon-EMR-Cluster zu und starten Sie sie, um Jupyter-Notebook-Aufträge auszuführen.
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Stellen Sie auf EKS-Clustern eine Verbindung zu Amazon EMR her, um Arbeit einzureichen, während der Auftrag ausgeführt wird.
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Erkunden und speichern Sie Beispiel-Notebooks. Weitere Informationen zu Beispielnotizbüchern finden Sie im EMR Studio Notebook Examples GitHub Repository
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Analysieren Sie Daten mit Python PySpark, Spark Scala, Spark R oder SparkSQL und installieren Sie benutzerdefinierte Kernel und Bibliotheken.
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Arbeiten Sie in Echtzeit mit anderen Benutzern in demselben Workspace zusammen. Weitere Informationen finden Sie unter Workspace-Zusammenarbeit in EMR Studio konfigurieren.
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Verwenden Sie den EMR Studio SQL Explorer, um Ihren Datenkatalog zu durchsuchen, SQL-Abfragen auszuführen und Ergebnisse herunterzuladen, bevor Sie mit den Daten in einem Notebook arbeiten.
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Führen Sie parametrisierte Notebooks als Teil von geplanten Workflows mit einem Orchestrierungstool wie Apache Airflow oder Amazon Managed Workflows für Apache Airflow aus. Weitere Informationen finden Sie unter Orchestrieren von Analyseaufträgen auf EMR Notebooks mithilfe von MWAA
im AWS Big Data-Blog. -
Verknüpfen Sie Code-Repositorys wie und. GitHub BitBucket
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Verfolgen und debuggen Sie Jobs mit dem Spark History Server, der Tez-Benutzeroberfläche oder dem YARN-Timeline-Server.
EMR Studio ist HIPAA-fähig und nach HITRUST CSF und SOC 2 zertifiziert. Weitere Informationen zur HIPAA-Konformität für Dienste finden Sie unter. AWS https://aws.amazon.com/compliance/hipaa-compliance/
EMR Studio ist ebenfalls FedRamp konform. Weitere Informationen zu Compliance-Programmen, mit denen Amazon EMR konform ist, finden Sie unter Konformitätsvalidierung für Amazon EMR. Weitere Informationen zu zusätzlichen Compliance-Programmen für AWS Services finden Sie unter AWS Services im Umfang nach
Verlauf der Features von Amazon EMR Studio
In dieser Tabelle sind Aktualisierungen zur Funktion Amazon EMR Managed Scaling aufgeführt.
Datum der Veröffentlichung | Funktion |
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5. Januar 2024 |
Unterstützung für EMR Studio in AWS GovCloud (US-Ost) und AWS GovCloud (US-West) hinzugefügt. |
26. November 2023 |
Unterstützung für die Verbeitung vertrauenswürdiger Identitäten für EMR Studio mit IAM-Identity-Center-Authentifizierung hinzugefügt. |
26. Oktober 2023 |
Es wurde die Möglichkeit hinzugefügt, eine Serverless-EMR-Anwendung mit interaktiven Funktionen zu erstellen. |
28. Februar 2023 |
AWS KMS Kundenverwaltete Schlüsselunterstützung für die Speicherung von Anwendungsprotokollen für serverlose EMR-Anwendungen hinzugefügt. |
23. Februar 2023 |
Es wurde die Erstellung von IAM-Rollen mit einem Klick für die Serverless-EMR-Auftragsübermittlung hinzugefügt. ECR-Suche hinzugefügt, wenn Sie ein benutzerdefiniertes Image für EMR-Serverless-Anwendungen auswählen. |
27. Januar 2023 |
Notebooks mit Headless-Ausführung können den Fortschritt jeder einzelnen Zellenausführung |
23. Januar 2023 |
Persistente Anwendungen wurden für schnellere Startzeiten optimiert. |