ビッグデータプラットフォーム — Amazon EMR — AWS
Amazon EMR Apache Spark、Trino、および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 Amazon EMR は、比類のない柔軟性とスケールにより、分析ワークロードを加速するビッグデータ処理サービスです。EMR は、Apache Spark、Trino、Apache Flink、Apache Hive 向けにパフォーマンス最適化ランタイムを備えており、コストと処理時間を大幅に削減します。このサービスは AWS とシームレスに統合し、データレイクワークフローとエンタープライズ規模のアーキテクチャを簡素化します。組み込みの自動スケーリング、インテリジェントモニタリング、マネージドインフラストラクチャを備えた EMR を利用することで、クラスターの管理ではなくインサイトの抽出に注力でき、従来のソリューションの運用上のオーバーヘッドなしに、ペタバイト規模の分析が効率
Hadoopを業務で使ってみた話 - クックパッド開発者ブログ
8月に入社した佐々木です。こんにちわ！ 入社してからはHadoopを使うことが多く、日々、大規模データと格闘しています。大変ではありますが、個人ではなかなか触ることが出来ないような大規模データを触れるのは楽しいです。 さて、Hadoopは最近色々なところで使われ始めてきていると思うんですが、実際に利用してみて困った事やtipsなど、実践的な情報はまだあまり公開されていません。その辺の情報をみんな求めているはず…！！ そこで、僕が実際に触ってみて困った事やHadoopを使う上でポイントだと思ったことなどを社内勉強会で発表したので公開してみます。Hadoopを使っている（使いたいと思っている）方の参考になれば幸いです。 [slideshare id=2711363&doc=20091214techblog-091213183529-phpapp02] Hadoopの利用はまだまだ試行錯誤の連続
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