Amazon EMR

Apache Spark, Hive, Presto ve diğer büyük veri iş yüklerini kolayca çalıştırın ve ölçeklendirin

Büyük veri uygulamalarını ve petabayt ölçeğinde veri analizlerini daha hızlı ve şirket içi çözümlerin yarısından daha az maliyetle çalıştırın.

Özelleştirilmiş Amazon EC2 kümeleri, Amazon EKS, AWS Outposts veya Amazon EMR Sunucusuz üzerinde çalıştırma seçenekleriyle en yeni açık kaynaklı çerçeveleri kullanarak uygulamalar oluşturun.

Spark, Hive ve Presto'nun performans için optimize edilmiş ve açık kaynaklı API uyumlu sürümleriyle öngörülere 2 kata kadar daha hızlı erişin.

EMR Studio'daki EMR Notebooks'u ve bilindik açık kaynaklı araçları kullanarak uygulamalarınızı kolayca geliştirin, görselleştirin ve uygulamalarınızdaki hataları ayıklayın.

Nasıl çalışır?

Amazon EMR; Apache Spark, Apache Hive ve Presto gibi açık kaynaklı analiz çerçevelerini kullanarak geniş ölçekte dağıtılmış veri işleme işlerini, etkileşimli SQL sorgularını ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarını çalıştırmaya yarayan bir bulut büyük veri platformudur.

Amazon EMR nasıl çalışır?
 Büyütmek için tıklayın
EMR Serverless duyuruldu (2:02)
Amazon EMR Serverless duyuruldu
Amazon EMR Serverless, Amazon EMR’de veri mühendislerinin ve analistlerinin Apache Spark, Hive veya Presto gibi açık kaynaklı büyük veri çerçeveleri kullanılarak oluşturulan uygulamaları kümeleri ayarlamak, çalıştırmak, optimize etmek, güvenliğini sağlamak veya yönetmek zorunda kalmadan çalıştırmalarını kolay ve uygun maliyetli hale getiren yeni bir seçenektir.
Amazon EMR Serverless duyuruldu
Amazon EMR Serverless, Amazon EMR’de veri mühendislerinin ve analistlerinin Apache Spark, Hive veya Presto gibi açık kaynaklı büyük veri çerçeveleri kullanılarak oluşturulan uygulamaları kümeleri ayarlamak, çalıştırmak, optimize etmek, güvenliğini sağlamak veya yönetmek zorunda kalmadan çalıştırmalarını kolay ve uygun maliyetli hale getiren yeni bir seçenektir. EMR Serverless, işlem ve bellek kaynaklarını uygulamanızın gerektirdiği şekilde yukarı veya aşağı ölçeklendirir ve yalnızca uygulamanız tarafından kullanılan kaynaklar için ödeme yaparsınız.

Kullanım örnekleri

Büyük veri analizleri gerçekleştirin

Gizli düzenleri, korelasyonları, pazar eğilimlerini ve müşteri tercihlerini ortaya çıkarmak için istatistiksel algoritmalar ve tahmine dayalı modeller kullanarak büyük ölçekli veri işleme ve olasılık analizi gerçekleştirin.

Ölçeklenebilir veri işlem hatları oluşturun

Çeşitli kaynaklardan veri ayıklayın, uygun ölçekte işleyin ve hem uygulamalar hem de kullanıcılar için kullanılabilir hale getirin.

Gerçek zamanlı veri akışlarını işleyin

Uzun süreli, yüksek oranda erişilebilir ve hataya dayanıklı akış verisi işlem hatları oluşturmak için akış veri kaynaklarından gelen olayları gerçek zamanlı olarak analiz edin.

Veri bilimi ve makine öğrenimini benimsemeyi hızlandırın

Verileri Apache Spark MLlib, TensorFlow ve Apache MXNet gibi açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevelerini kullanarak analiz edin. Geniş ölçekte model eğitimi, analizi ve raporlaması için Amazon SageMaker Studio'ya bağlanın.

Kullanmaya başlama

Amazon EMR'nin nasıl çalıştığını öğrenin

Kümeleri tedarik etme, kaynakları ölçekleme, yüksek erişilebilirliği yapılandırma ve daha fazlası hakkında daha fazla bilgi edinin.

Amazon EMR özelliklerini inceleyin »

Amazon EMR fiyatlandırmasını inceleyin

EMR kümelerini Amazon EC2, Amazon EKS, AWS Outposts veya Amazon EMR Sunucusuz üzerinde çalıştırma seçenekleriyle saniye başına ödeme yapın.

Amazon EMR fiyatlandırması hakkında daha fazla bilgi edinin »

Amazon EMR'yi kullanmaya başlayın

EMR kullanarak gerçek zamanlı akış işleme, büyük ölçekli makine öğrenimi ve daha fazlası hakkında bilgi edinin.

Amazon EMR öğreticilerine göz atın »

AWS ile ilgili daha fazlasını keşfedin