在 AWS 上处理大型数据集时，两个出色的工具是 AWS Glue 和 Amazon EMR。每个工具都针对不同的场景进行了优化。这里有一份简单的指南，可帮助您根据自己的需求选择合适的工具。
AWS Glue
何时使用 AWS Glue
AWS Glue是一项完全托管的 ETL（提取、转换、加载）服务。在以下情况下使用它：
- 您需要自动化的 ETL 流程：
- AWS Glue 通过自动创建、运行和管理来简化 ETL 作业。
2.您需要数据编目：
- 它包括一个发现和存储元数据的数据目录，从而可以轻松管理和查询数据。
3.您更喜欢无服务器解决方案：
- Glue 是无服务器的，这意味着无需管理基础设施。它会自动扩展，您只需按实际使用量付费。
4.您依赖其他AWS服务：
- Glue 与 S3、RDS、Redshift 和 Athena 无缝集成，非常适合涉及这些服务的工作流程。
5.你的任务很简单：
- 非常适合简单的 ETL 任务，无需进行大量定制。
常见用例：
- 构建数据湖。
- 转换数据以进行分析。
- 在不同的商店之间移动数据。
- 自动化数据发现和分类。
亚马逊 EMR
何时使用 Amazon EMR
Amazon EMR 专为使用Hadoop 和 Spark等框架进行大数据处理而设计。在以下情况下使用它：
- 您有大规模数据处理需求：
- EMR 非常适合使用分布式计算框架处理大型数据集。
2.您需要自定义配置：
- 提供对基础设施和软件的广泛定制， 包括附加工具和库。
3. 您的工作量很复杂：
- 非常适合需要微调的 机器学习、数据转换和流处理。
4. 您需要长期运行的集群：
- 对于需要长期运行的集群来说，EMR 具有成本效益且灵活。
5.你需要高性能：
- 利用强大的 EC2 实例进行高性能计算。
常见用例：
- 运行大规模数据处理作业。
- 在大型数据集上部署机器学习。
- 批处理和流数据。
- 执行复杂的数据转换。
- 使用分布式计算框架来实现自定义的工作流程。
我们来总结一下吧！
- 如果您需要一种简单、托管、无服务器且与其他 AWS 服务良好集成的 ETL 服务，请选择AWS Glue 。
- 如果您需要具有广泛配置选项和高性能的 自定义大规模数据处理， 请选择 Amazon EMR。
- 下面的图表总结了它们之间的差异，以使其更加直接和直观：
编辑
感谢关注雲闪世界。（Aws解决方案架构师vs开发人员&GCP解决方案架构师vs开发人员）
