Amazon EMR

輕鬆地執行和擴展 Apache Spark、Hive、Presto 和其他大數據工作負載

使用快速叢集佈建、受管擴展性和自動化軟體安裝簡化管理。

使用 EMR Studio 開發、視覺化大數據應用程式與除錯。

透過 AWS Identity and Access Management (IAM)、AWS Lake Formation 和 Apache Ranger 中的可自訂許可,確保您資料與資源的安全。

加速執行大數據應用程式及 PB 級分析,內部部署解決方案的成本則可減少一半以上。

運作方式

Amazon EMR 是使用開源架構,迅速處理、分析大數據並套用機器學習 (ML) 的平台。
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使用案例

建置可擴展的 Data Pipeline

從各種來源擷取資料、大規模處理,然後提供給應用程式和使用者兩者使用。利用 Apache Hudi 功能處理 PB 級規模資料湖。

加速機器學習 (ML) 資料科學

使用 EMR 中建置的開源機器學習 (ML) 架構,例如:Apache Spark MLlib、TensorFlow 與 Apache MXNet。連結至 SageMaker Studio 進行分析、報告和模型訓練。

處理即時資料串流

即時分析串流資料來源的事件,以建立長期執行、高可用性和容錯的串流 Data Pipeline。

查詢任何資料集


使用開源 SQL 從不同的資料存放區查詢資料集,包括物件存放區、關聯式資料庫、NoSQL 資料庫等等。

如何開始使用

了解 Amazon EMR 的運作方式

進一步了解佈建叢集、擴展資源、配置高可用性等等。

探索 Amazon EMR 的特色 »

探索 Amazon EMR 的定價


根據秒數依用量計費,還可選擇在 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)、Amazon EKS 或 AWS Outposts 上執行 EMR 叢集。

進一步了解 Amazon EMR 定價 »

開始使用 Amazon EMR


了解使用 EMR 處理即時串流、大規模機器學習等等。

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