Amazon EMR

Apache Spark、Hive、Presto、その他のビッグデータワークロードを簡単に実行してスケール

ビッグデータアプリケーションやペタバイトスケールのデータ分析を、オンプレミス型ソリューションの半分以下のコストで高速に実行できます。

カスタマイズされた Amazon EC2 クラスター、Amazon EKSAWS Outposts、または Amazon EMR Serverless で実行するオプションを備えた、最新のオープンソースフレームワークを使用してアプリケーションを構築します。

パフォーマンスが最適化されたオープンソースの API 互換バージョンで Spark、Hive、および Presto を使用して、インサイトを導き出すまでかかる時間を最大 2 倍高速化します。

EMR Notebooks と EMR Studio の使い慣れたオープンソースツールを使用して、アプリケーションを簡単に開発、視覚化、およびデバッグします。

仕組み

Amazon EMR はクラウドのビッグデータプラットフォームです。Apache SparkApache HivePresto などのオープンソース分析フレームワークを使用して、大規模な分散データ処理ジョブ、インタラクティブ SQL クエリ、機械学習 (ML) アプリケーションを実行します。

Amazon EMR の仕組み
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ユースケース

ビッグデータ分析を実行する

統計アルゴリズムと予測モデルを使用して大規模なデータ処理と what-if 分析を実行し、隠されたパターン、相関関係、市場動向、および顧客の好みを明確にします。

スケーラブルなデータパイプラインの構築

さまざまなソースからデータを抽出し、大規模に処理して、アプリケーションとユーザーが利用できるようにします。

リアルタイムデータストリームの処理

ストリーミングデータソースされるイベントをリアルタイムで分析する、高い可用性、耐障害性を備えた長時間の実行に対応するストリーミングデータパイプラインを構築できます。

データサイエンスと機械学習の採用を加速する

Apache Spark MLlib、TensorFlow、Apache MXNet などのオープンソースの機械学習フレームワークを使用してデータを分析します。Amazon SageMaker Studio に接続して、大規模なモデルトレーニング、分析、およびレポートを作成します。

開始方法

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クラスターのプロビジョニング、リソースのスケーリング、高可用性の設定などの詳細をご覧ください。

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Amazon EMR の料金について

Amazon EC2、Amazon EKS、AWS Outposts、または Amazon EMR Serverless で EMR クラスターを実行するオプションを使用して 1 秒単位の料金をお支払いいただきます。

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EMR を使ったリアルタイムストリーム処理、大規模機械学習などについてご紹介します。

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