Amazon EMR

Esegui facilmente Apache Spark, Hive, Presto e altri carichi di lavoro di Big Data

Esegui applicazioni di Big Data e analisi dei dati nell'ordine di petabyte più velocemente, e a meno di metà del costo di soluzioni On-Premise.

Costruisci applicazioni utilizzando i framework open source più recenti, che possono essere eseguiti su cluster Amazon EC2 personalizzati, Amazon EKS, AWS Outposts oAmazon EMR Serverless.

Ottieni informazioni dettagliate a una velocità 2 volte maggiore con le versioni di Spark, Hive e Presto ottimizzate per le prestazioni e compatibili con le API open source.

Sviluppa, visualizza ed esegui il debug delle tue applicazioni utilizzando EMR Notebooks e altri strumenti open source popolari in EMR Studio.

Come funziona

Amazon EMR è una piattaforma cloud per i Big Data che esegue processi di elaborazione di dati distribuiti su grande scala, query SQL interattive e applicazioni di machine learning (ML) che utilizzano framework open source di analisi dei dati come Apache Spark, Apache Hive e Presto.

Come funziona Amazon EMR
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Presentazione di EMR Serverless (2:02)
Presentazione di Amazon EMR Serverless
Amazon EMR Serverless è una nuova opzione di Amazon EMR che rende facile ed economico per ingegneri e analisti dei dati eseguire applicazioni create utilizzando framework di Big Data open source come Apache Spark, Hive o Presto, senza dover ottimizzare, far funzionare, ottimizzare, proteggere o gestire i cluster.
Presentazione di Amazon EMR Serverless
Amazon EMR Serverless è una nuova opzione di Amazon EMR che rende facile ed economico per ingegneri e analisti dei dati eseguire applicazioni create utilizzando framework di Big Data open source come Apache Spark, Hive o Presto, senza dover ottimizzare, far funzionare, ottimizzare, proteggere o gestire i cluster. EMR Serverless dimensiona le risorse di calcolo e memoria in base alle esigenze dell'applicazione e paghi solo per le risorse utilizzate dall'applicazione.

Casi d'uso

Esegui analisi dei Big Data

Esegui elaborazioni di dati su grande scala e analisi ipotetiche utilizzando algoritmi statistici e modelli predittivi per scoprire sequenze nascoste, correlazioni, tendenze di mercato e preferenze dei clienti.

Costruisci pipeline di dati scalabili

Estrai dati da una varietà di fonti, elaborali su scala, e rendili disponibili per le applicazioni e per gli utenti.

Elabora flussi di dati in tempo reale

Analizza gli eventi da origini dati di streaming in tempo reale per creare pipeline di dati di streaming di lunga durata, ad elevata disponibilità e con tolleranza agli errori.

Accelera la data science con l'adozione del ML

Usa framework ML open source come Apache Spark MLlib, TensorFlow, e Apache MXNet per analizzare i dati. Connettiti ad Amazon SageMaker Studio per addestramento modelli su grande scala, analisi e creazione di report.

Come iniziare

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