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Amazon EMR 技術簡介 (50:44)
Amazon EMR 深入了解和最佳實務 (49:12)

透過 AWS 網路研討會取得最新資訊。

教學

Spark

使用 AWS 上的 Apache Spark Streaming 和 Apache Kafka 進行即時串流處理

了解如何在 EC2 設定 Apache Kafka、使用 EMR 的 Spark Streaming 處理傳入 Apache Kafka 主題的資料,以及使用 EMR 的 Spark SQL 查詢串流資料。

在 Amazon EMR 上使用 Spark 進行大規模機器學習

了解 Intent Media 如何使用 Spark 和 Amazon EMR 進行建模工作流程。

HBase

使用 Phoenix 和 HBase 進行低延遲 SQL 和次要索引

了解如何使用 JDBC 連接至 Phoenix,透過現有的 HBase 表建立視圖,並建立次要索引以提升讀取效能

針對 NoSQL 和分析工作負載使用 HBase 搭配 Hive

了解如何使用 HBase 啟動 EMR 叢集並在 Amazon S3 中透過快照還原表格

Presto

使用 Presto 和 Airpal 啟動 Amazon EMR 叢集

了解如何設定 Presto 叢集並使用 Airpal 處理 S3 中存放的資料。

Hive

針對 NoSQL 和分析工作負載使用 HBase 搭配 Hive

了解如何使用 HBase 啟動 EMR 叢集並在 Amazon S3 中透過快照還原表格。

在 Amazon EMR 和 MicroStrategy 套件上使用 Hive 處理和分析大數據

了解如何連接至 Amazon Elastic MapReduce 上執行的 Hive 任務流程以為報告和分析建立安全且可擴展的平台。

本教學概述一致的、可擴展的且可靠的串流處理管道的參考架構,此管道基於 Apache Flink 且使用 Amazon EMRAmazon KinesisAmazon Elasticsearch Service

使用其他教學按照您自己的步調學習。

培訓和協助

短期支援

您需要建構概念驗證或調校 EMR 應用程式這方面的協助嗎? AWS 有專門的 EMR 全球支援團隊。如果您想要深入了解短期 (2-6 週) 付費支援服務,請聯絡我們

AWS 大數據培訓

Big Data on AWS 課程旨在透過實作經驗,教導您如何使用 Amazon Web Services 處理大數據工作負載。AWS 將說明如何執行 Amazon EMR 工作,透過 Pig 和 Hive 這類 Hadoop 工具的廣泛生態系統處理資料。同時,AWS 還會教您如何使用 Amazon DynamoDB 和 Amazon Redshift 在雲端建立大數據環境,了解 Amazon Kinesis 的好處,以及利用最佳實務設計出適用於分析、安全且經濟實惠的大數據環境。若要進一步了解大數據課程,按一下這裡

其他培訓

Scale Unlimited 為需要快速學習如何使用 EMR 和其他大數據技術的公司提供自訂現場培訓。如需進一步了解,請按一下這裡

Amazon EMR 使用入門教學
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