我正在使用这些工具执行Flink作业。
我认为只要进行适当的配置，两者都可以完全达到相同的效果。Kinesis数据分析是否有EMR无法做到或反之亦然的功能？
Amazon Kinesis数据分析是分析流数据、获取可操作见解并实时响应业务和客户需求的最简单方法。
Amazon Elastic Map Reduce提供了一个托管的Hadoop框架，使得在动态可伸缩的Amazon EC2实例上处理大量数据变得轻松、快速、经济实惠。您还可以在EMR中运行其他流行的分布式框架，如Apache Spark、HBase、Presto和Flink。
AWS Elastic MapReduce和AWS Kinesis Data Analytics之间有什么区别？
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- Turvo
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1你抓住了我...但是我认为Kinesis适用于实时作业，而MapReduce适用于可以等待的作业...不过我不确定。 - Niklas Rosencrantz
3我曾经都用过，但我认为更多取决于你的生态系统和需求。EMR 更加方便操作，因为它只是一个带有预安装 Flink 的托管 Hadoop 集群。Kinesis 则提供了更多的托管 Flink 部署选项，需要更少的环境配置。EMR == 托管 Flink 集群，Kinesis == 托管单个 Flink 作业。如果你刚开始使用 Flink，还没有使用 Hadoop，并且必须选择 AWS 的其中一种产品，我会选择 Kinesis，然后在需要更多配置选项随着发展逐渐转移到 EMR。 - austin_ce
3个回答
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主要区别在于可维护性和管理方面，取决于您的需求。
如果您想要更独立的管理和更多的控制权，则应选择AWS EMR。这意味着您需要负责管理EMR基础架构以及其中的Apache Flink集群。
但是，如果您希望更少的控制并且更专注于应用程序开发，并且需要快速交付（紧迫的截止日期），那么KDA是最好的选择。在这里，AWS为运行应用程序提供了所有必要的支持。它还可以使用AWS s3作为代码源，并通过UI提供最小限度的配置管理。
它也具有自动扩展功能（需要了解KCU）。
它提供了相同的Flink仪表板，您可以监视应用程序，并通过AWS Cloudwatch集成调试应用程序。
请查看此漂亮的演示文稿，让我知道是否有帮助。
请告诉我您的想法。
如果您想要更独立的管理和更多的控制权，则应选择AWS EMR。这意味着您需要负责管理EMR基础架构以及其中的Apache Flink集群。
但是，如果您希望更少的控制并且更专注于应用程序开发，并且需要快速交付（紧迫的截止日期），那么KDA是最好的选择。在这里，AWS为运行应用程序提供了所有必要的支持。它还可以使用AWS s3作为代码源，并通过UI提供最小限度的配置管理。
它也具有自动扩展功能（需要了解KCU）。
它提供了相同的Flink仪表板，您可以监视应用程序，并通过AWS Cloudwatch集成调试应用程序。
请查看此漂亮的演示文稿，让我知道是否有帮助。
请告诉我您的想法。
- hopeIsTheonlyWeapon
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在这个上下文中，KCU是什么？ - Jordan Morris
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我会说两者之间的一个主要区别是Kinesis不像Elastic MapReduce（现在的EMR）那样提供托管的Hadoop服务。
- code_titan
1
网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的可以查看英文原文，
原文链接
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