Ein Unternehmen plant, Apache Spark-Jobs auf einem bereitgestellten Amazon EMR-Cluster für Big-Data-Analysen auszuführen, und benötigt hohe Zuverlässigkeit. Das Big-Data-Team möchte kostenoptimierte, langlebige Workloads bei gleichzeitiger Beibehaltung der aktuellen Leistung. Welche Kombination von Optionen ist die KOSTENGÜNSTIGSTE? (Wählen Sie zwei.)
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Richtige Antwort: Verwenden Sie Amazon S3 als persistenten Datenspeicher., Verwenden Sie Graviton-Instances für Core-Knoten und Task-Knoten..
Warum dies die Antwort ist
Amazon S3 ist die kostengünstigste Option für persistenten Datenspeicher in Amazon EMR, da es hochverfügbar, skalierbar und deutlich günstiger ist als HDFS für langfristige Speicherung. HDFS ist für kurzlebige, lokale Speicherung optimiert, aber für persistente Daten in EMR nicht ideal. Graviton-Instances (basierend auf ARM-Prozessoren) bieten ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als x86-basierte Instances für viele Workloads, einschließlich Spark, was zu Kosteneinsparungen führt. Spot Instances für primäre Knoten sind nicht zuverlässig, da diese Knoten den Cluster steuern und ein Unterbrechen des primären Knotens zum Ausfall des gesamten Clusters führen würde.
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