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# Amazon EMR クラスタースケーリングを使用してワークロードの変化に適応する
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需要が変動するワークロードに応じて、Amazon EMR クラスターで使用できる Amazon EC2 インスタンスの数を自動または手動で調整できます。自動スケーリングを使用するには、2 つのオプションがあります。Amazon EMR Managed Scaling を有効にすることも、カスタムの自動スケーリングポリシーを作成することもできます。以下の表では、2 つのオプションの違いについて説明しています。


|  | Amazon EMR Managed Scaling | カスタム自動スケーリング | 
| --- | --- | --- | 
|  スケーリングポリシーとルール  |  ポリシーは必要ありません。Amazon EMR は、クラスターメトリクスを継続的に評価し、最適化されたスケーリング決定を行うことにより、自動スケーリングアクティビティを管理します。  |  スケーリングアクティビティ、評価期間、クールダウン期間をトリガーする特定の条件などの、自動スケーリングポリシーとルールを定義して管理する必要があります。  | 
|  サポートされている Amazon EMR リリース  |  Amazon EMR バージョン 5.30.0 以降 (Amazon EMR バージョン 6.0.0 を除く)  |  Amazon EMR バージョン 4.0.0 以降  | 
|  サポートされているクラスター構成  | インスタンスグループまたはインスタンスフリート |  インスタンスグループのみ  | 
| スケーリング制限の設定 |  スケーリング制限は、クラスター全体に対して設定されます。  |  スケーリング制限は、各インスタンスグループに対してのみ設定できます。  | 
|  メトリクス評価頻度   |  5 ～ 10秒ごと メトリクスの評価を頻繁に行うことで、Amazon EMR によるスケーリング決定の精度が高くなります。  |  評価期間は 5 分単位でのみ定義できます。  | 
|  サポートされているアプリケーション  |  Spark、Hadoop、Hive、Flink などの YARN アプリケーションのみがサポートされています。Amazon EMR Managed Scaling は、Presto や HBase などの YARN に基づいていないアプリケーションをサポートしていません。  |  自動スケーリングルールを定義するときに、サポート対象とするアプリケーションを選択できます。  | 

## 考慮事項
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+ Amazon EMR クラスターは、常に 1 つまたは 3 つのプライマリノードで構成されます。クラスターを最初に設定すると、コアノードとタスクノードのみをスケールできます。クラスターのプライマリノードの数をスケールすることはできません。
+ インスタンスグループの場合、再設定操作とサイズ変更操作は同時ではなく順番に行われます。インスタンスグループのサイズ変更中に再設定を開始すると、インスタンスグループで実行中のサイズ変更が完了次第、再設定が開始されます。逆に、インスタンスグループが再設定でビジー状態のときにサイズ変更オペレーションを開始することにより、再設定が完了するとサイズ変更が開始されます。