Amazon EMRを整理してみた - Qiita
背景・目的 Amazon ERMは使用したことありますが、どのような機能があるか仕様など細かいところを把握してないため整理します。 まとめ 以下の特徴があります。 ビッグデータアプリケーション、PBスケールのデータ分析をオンプレ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EC2クラスタ、EKS、Outposts、EMR Serverlessで実行するオプションを備えた、最新のOSSフレームワークを使用してアプリケーションを構築する。 パフォーマンスが最適化されたOSSのAPI五感バージョンでSpark、Hive、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 EMR NotebooksとEMR Studioの使い慣れたOSSを使用してアプリケーションを簡単に開發、視覚化、デバッグできる。 下記のユースケースで利用できます。 ビッグデータ分析 スケーラ
Amazon EMR が Apache Ranger をサポートし、きめ細やかなデータアクセス制御を実現
Amazon EMR が Apache Ranger とネイティブに統合するようになり、きめ細やかなデータアクセス制御を定義、適用、監査することが可能になりました。この機能を使えば、(1) Hive Metastore を介してデータにアクセスする Apache Spark ユーザーおよび Apache Hive ユーザー向けに、データベースレベル、テーブルレベル、列レベルの認証ポリシーを定義して適用でき、(2) Amazon S3 内のデータに Amazon EMR ファイルシステム (EMRFS) を介してアクセスする際にプレフィックスレベルおよびオブジェクトレベルの認証ポリシーを定義して適用できるため、Amazon CloudWatch を活用して監査ログをキャプチャできます。 Apache Ranger は、Hadoop プラットフォーム全体の包括的なデータセキュリティを有効化、モ
Amazon EMR と Apache Ranger を統合する - Amazon EMR
Amazon EMR 5.32.0 以降では、Apache Ranger とネイティブに統合されるクラスターを起動できます。Apache Ranger は、Hadoop プラットフォーム全体で包括的なデータセキュリティを有効化、監視、管理するためのオープンソースフレームワークです。詳細については、「Apache Ranger」を参照してください。ネイティブ統合により、独自の Apache Ranger を導入して、Amazon EMR できめ細かなデータアクセス制御を実施できます。 このセクションでは、Amazon EMR と Apache Ranger の統合の概念的な概要を示します。また、Apache Ranger と統合された Amazon EMR クラスターを起動するために必要な前提条件と手順も示します。 Amazon EMR と Apache Ranger のネイティブ統合には、
Apache Ranger - Amazon EMR
Apache Ranger は、Hadoop プラットフォーム全体で包括的なデータセキュリティを有効化、監視、管理するためのフレームワークです。 Apache Ranger には以下の機能があります。 中央の UI または REST API を使用して、セキュリティ関連のすべてのタスクを管理するための一元化されたセキュリティ管理。 中央管理ツールで管理される、Hadoop コンポーネントまたはツールで特定のアクションまたはオペレーションを行うためのきめ細かな認可。 すべての Hadoop コンポーネントで標準化された認可方法。 さまざまな認可方法のサポートの強化。 Hadoop のすべてのコンポーネント内のユーザーアクセスと管理アクション (セキュリティ関連) の一元的な監査。 Apache Ranger ポリシー管理サーバー - このサーバーにより、Hadoop アプリケーションの認可ポ
特徴 - Amazon EMR | AWS
Amazon EMR は、ビッグデータ環境とアプリケーションの構築および運用を簡略化します。EMR の関連機能には、手軽なプロビジョニング、マネージド型スケーリング、クラスターの再設定、共同開発用の EMR Studio などがあります。 数分でクラスターをプロビジョニング: EMR クラスターは、数分で起動できます。インフラストラクチャのプロビジョニングやクラスターの設定、構成、調整に頭を悩ませる必要はありません。これらのタスクを EMR に任せて、差別化できるビッグデータアプリケーションの開発に集中できます。 ビジネスニーズに合わせてリソースを簡単にスケーリング: EMR マネージドスケーリングポリシーを利用して、簡単にスケールアウト/スケールインができます。また EMR クラスターでは、使用量やパフォーマンスのニーズに合わせてコンピューティングリソースを自動的に管理できます。これによ
Apache Hive メタストアを Amazon EMR に移行してデプロイする | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Apache Hive メタストアを Amazon EMR に移行してデプロイする Amazon EMR の速さと柔軟性を、Apache Hive の有用性とユビキタス性と組み合わせることで、両方の長所が得られます。ただし、ビッグデータプロジェクトを始めるのは容易なことではありません。EMR に新しいデータをデプロイする場合でも、既存のプロジェクトを移行する場合でも、この記事では開始するための基本を説明します。 Apache Hive は、Apache Hadoop クラスターで動作するオープンソースのデータウェアハウスおよび分析パッケージです。Hive メタストアには、パーティション名やデータ型など、テーブルとその基礎となるデータの説明が含まれています。Hive は、EMR で実行できるアプリケーションの 1 つです。 この記事が提示す
外部の MySQL データベースまたは Amazon Aurora の使用 - Amazon EMR
Hive メタストアとして外部の MySQL データベースまたは Amazon Aurora を使用するには、Hive のメタストアのデフォルト設定値を上書きし、外部のデータベースの場所 (Amazon RDS MySQL インスタンスまたは Amazon Aurora PostgreSQL インスタンス) を指定します。 Hive では、メタストアテーブルに対する同時書き込みアクセスのサポートも防止も行いません。2 つのクラスター間でメタストア情報を共有する場合は、同じメタストアテーブルに同時に書き込まないようにします (同じメタストアテーブルの異なるパーティションに書き込む場合は除きます)。 EMR クラスターの外にメタストアを作成するには MySQL または Aurora PostgreSQL データベースを作成します。PostgreSQL を使用する場合は、クラスターをプロビジョニ
Apache Hive - Amazon EMR
Hive はオープンソースのデータウェアハウス兼分析パッケージで、Hadoop クラスター上で動作します。Hive スクリプトは、Hive QL (クエリ言語) という SQL に似た言語を使用しています。この言語はプログラミングモデルを抽象化しており、データウェアハウスとの一般的なやりとりをサポートします。Hive では、Directed Acyclic Graphs (DAG) や MapReduce プログラムに基づいて Java などの下位レベルのコンピューター言語で Tez ジョブを記述する複雑さを回避できます。 Hive は、シリアライズ形式を取り込むことで、SQL の枠組みを拡張しています。また、データ自体は操作せずにデータと一致するテーブルスキーマを作成することで、クエリ処理をカスタマイズすることもできます。SQL は日付、数値、文字列などのプリミティブなデータ型のみサポー
Amazon EMR で Apache Spark アプリケーションのメモリをうまく管理するためのベストプラクティス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon EMR で Apache Spark アプリケーションのメモリをうまく管理するためのベストプラクティス ビッグデータの世界における一般的なユースケースは、さまざまなデータソースからの大量のデータにおける抽出/変換 (ET) とデータ分析の実行です。多くの場合、この後でデータを分析してインサイトを取得します。このような大量のデータを処理するための最も人気のあるクラウドベースソリューションのひとつが Amazon EMR です。 Amazon EMR は、AWS での Apache Hadoop および Apache Spark などのビッグデータフレームワークの実行をシンプル化するマネージドクラスタープラットフォームです。Amazon EMR は、組織が複数のインスタンスを持つクラスターをほんの数分でスピンアップすることを可能にし
Amazon EMR の Spark ジョブにおけるステージ障害のトラブルシューティング
簡単な説明 Spark では、ステージ障害は、Spark タスクの処理に問題がある場合に発生します。この障害は、ハードウェアの問題、Spark の設定ミス、またはコードの問題が原因で発生する可能性があります。ステージ障害が起こると、Spark ドライバーログは次のような例外を報告します。 org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task XXX in stage YYY failed 4 times, most recent failure: Lost task XXX in stage YYY (TID ZZZ, ip-xxx-xx-x-xxx.compute.internal, executor NNN): ExecutorLostFailure (executor NNN exited ca
新機能 — Amazon SageMaker Studio で EMR クラスターと Spark ジョブを作成して管理する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新機能 — Amazon SageMaker Studio で EMR クラスターと Spark ジョブを作成して管理する 2021 年 12 月 1 日（米国時間）、Amazon SageMaker Studio サービスに 3 つの新しい機能強化を提供できることを非常に嬉しく思います。 現在、SageMaker Studio のユーザーは、単一の AWS アカウント内、および組織全体の共有アカウントで実行されている Amazon EMR クラスターの作成、終了、管理、検出、接続を SageMaker Studio から直接行うことができます。さらに、SageMaker Studio ノートブックのユーザーは SparkUI を利用して、Amazon EMR クラスターで実行されている Spark ジョブを SageMaker Studio
AWS Announces New Serverless Options for Three Analytics Services
AWS Announces New Serverless Options for Three Analytics Services New serverless options for Amazon Redshift, Amazon MSK, and Amazon EMR help customers analyze data at scale without having to configure, scale, or manage the underlying infrastructure Roche, Riot Games, and Intuit among customers using new serverless analytics options LAS VEGAS--(BUSINESS WIRE)--Nov. 30, 2021-- Today, at AWS re:Inve
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon EMR
The document provides an overview of an AWS webinar on CloudFormation that will cover: 1) An introduction to CloudFormation and how to get started with it. 2) Development, testing, deployment, and operation methods for CloudFormation. 3) The webinar is intended for those new to CloudFormation or already using it to learn about useful CloudFormation features and efficient automation methods in 2020
第1回 ビッグデータ分析を始めよう | gihyo.jp
ビッグデータ分析エンジンを比較してみると、ビッグデータを処理する一般的なインターフェースとしてSQLが提供されていることが主となっています。こうして見ると、最近流行っているビッグデータを使った分析とは、SQLによる分析が主となっていることがわかります。 さらに、他の機能を見てみると、スケジューリングや依存関係を考慮したジョブの実行、データの可視化などは分析エンジン自体は備えておらず、別途用意する利用必要があります。 このように考えてみると、以下の点が気になってきます。 ビッグデータ分析基盤で何をできるようにするのか？ ビッグデータ分析基盤と考えたときに他にどういったツールが必要になるのか？ SQLによる集計を基にした分析ではどういったことができるのか？ 本稿では、ビッグデータ分析基盤を構築するために必要な分析エンジンではなく、主にその周辺のエコシステムについてを中心に紹介し、ビッグデータ分
ノードタイプ (プライマリノード、コアノード、タスクノード) について理解する - Amazon EMR
このセクションでは、Amazon EMR によるこれらの各ノードタイプの使用方法を説明し、クラスターの容量計画の基礎を提供します。 プライマリノード プライマリノードはクラスターを管理し、通常は分散アプリケーションのプライマリコンポーネントを実行します。例えば、プライマリノードは、アプリケーションのリソースを管理するための YARN ResourceManager サービスを実行します。また、HDFS NameNode サービスを実行し、クラスターにサブミットされたジョブのステータスを追跡して、インスタンスグループのヘルスをモニタリングします。 クラスターの進行状況をモニタリングしてアプリケーションを直接操作するには、Hadoop ユーザーとして SSH でプライマリノードに接続します。詳細については、「SSH を使用してプライマリノードに接続する」を参照してください。プライマリノードに接
[初心者] EMRとは何ですか/とりあえずざっとまとめてチュートリアルしてみる | DevelopersIO
おはようございます、もきゅりんです。 ソリューションアーキテクト試験にも時折顔を出してくる、EMR。 業務的にはまず触ることもないため、スルーをしていました。 今更なのですが、どんなものかざっとまとめて触ってみた、といった内容です。 この稿が自分と同じような方の理解の一助となれたら幸いです。 EMRにそれほど興味もないけど、これ何なんだろう？ってことだけ触れておきたい方は用語と概要だけ見て頂ければ良いかと思います。 理解することを保証しませんが、数分です。 内容 用語 概要 分散処理基盤のアーキテクチャと機能 分散処理に適したアプリケーション EMRの暗号化について チュートリアルをやってみる ちなみにですが、ちょっと古いのですが弊社の過去記事にもとても参考となるものがあります。 (これだけでも十分なような気もしている) Hadoopとは？からQAと社内勉強会資料を弊社EMRおじさんの記事
![[初心者] EMRとは何ですか/とりあえずざっとまとめてチュートリアルしてみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dc691d52184c8234f723587d386800ee3f022eb1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Famazon-emr.png)
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AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Elastic MapReduce
