AWS Glue vs. Amazon EMR: Matriz de Decisão Técnica

O Dilema da Arquitetura de Dados na AWS

A escolha entre AWS Glue (Serverless) e Amazon EMR (Gerenciado) define não apenas a arquitetura, mas a cultura operacional da sua equipe de dados.

Comparativo Técnico Direto

Deep Dive: AWS Glue

O Glue brilha na integração. Seu Data Catalog é o padrão de mercado. Abaixo, um exemplo de script PySpark usando as bibliotecas proprietárias do Glue (DynamicFrames) que facilitam o ETL.

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.context import SparkContext

# Inicialização do Glue Context
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

# Leitura Otimizada do S3 (DynamicFrame)
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database = "payments_db",
    table_name = "raw_transactions",
    transformation_ctx = "datasource0"
)

# Transformação (Mapping)
applymapping1 = ApplyMapping.apply(
    frame = datasource0,
    mappings = [("amount", "double", "amount", "double"), ("user_id", "string", "user_id", "string")],
    transformation_ctx = "applymapping1"
)

# Escrita em Parquet particionado
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame = applymapping1,
    connection_type = "s3",
    connection_options = {"path": "s3://my-bucket/processed/", "partitionKeys": ["date"]},
    format = "parquet"
)
      

Deep Dive: Amazon EMR

O EMR é para engenharia pesada. Você pode tunar o YARN, mudar o Garbage Collector da JVM e usar instâncias com NVMe SSDs para shuffle ultra-rápido.

Cenário de Custo:

Para um job que roda 24/7 (Streaming), o EMR com instâncias Reservadas pode ser 60% mais barato que o Glue.

Veredito

Use Glue para jobs ETL batch, integração de dados simples e quando você não tem um time de Ops. Use EMR para processamento massivo (Petabytes), Streaming contínuo e quando o custo de computação ultrapassa $5k/mês.