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、
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
HBase とは何か? - Apache Hbase の説明 - AWS
Apache HBase は、オープンソースの NoSQL 分散型ビッグデータストアです。ペタバイト規模のデータへの厳密に一貫したランダムなリアルタイムアクセスが可能です。HBase は、大規模なスパースデータセットの処理に非常に効果的です。 HBase は Apache Hadoop および Hadoop エコシステムとシームレスに統合され、Amazon Elastic MapReduce (EMR) ファイルシステム (EMRFS) を使用して Hadoop 分散ファイルシステム (HDFS) または Amazon S3 上で動作します。HBase は Apache MapReduce framework for Hadoop への直接の入出力として機能し、Apache Phoenix と連携して HBase テーブルに対する SQL のようなクエリを可能にします。 HBase は列指
【GCP入門編・第11回】 Google Cloud Dataproc を使ってデータを解析しよう！ | 株式会社トップゲート
削除する Google Service TGカルチャー アプリケーション開発 コンサルティング セミナー テックブログ デザイン デジタルプロダクト開発 開発実績 ニュース 2025年の崖(1) 5G(1) AI(39) AI Hub(1) AI Platform(1) AlloyDB(12) AlloyDB for PostgreSQL(6) AlphaZero(1) Analytics HUB(1) Android(11) Android アプリ(1) Anthos(6) API(12) API エコノミー(1) APP(2) App Engine(2) App Maker(2) AppServer(1) AppSheet(3) arduino(1) Authentication(1) AutoML(4) AWS(12) AWS (Amazon Web Services)(1) AWS
高可用性モード | Dataproc ドキュメント | Google Cloud
フィードバックを送信 高可用性モード コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Google Cloud Dataproc クラスタを作成するときに、クラスタ内のマスター インスタンスの数を指定することにより、クラスタを Hadoop 高可用性（HA）モードにすることができます。マスターの数はクラスタの作成時にしか指定することができません。 現在、Dataproc は次の 2 つのマスター構成をサポートしています。 1 マスター（デフォルト、非 HA） 3 マスター（Hadoop HA） デフォルト モードと Hadoop 高可用性モードの比較 Compute Engine の障害: 予期しない Compute Engine の障害が発生するまれな場合は、Dataproc インスタンスでマシンが再起動します。Dataproc のデフォルトの単一マスタ
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
試すのが難しい―機械学習の常識はMahoutで変わる
ビッグデータ時代―なぜ、いま機械学習なのか Apache Hadoop（以下、Hadoop）の登場で、今まで捨てていたデータ、貯めるだけで処理しきれなかったデータを活用できるようになりました。 活用手段として最近とみに注目されている技術が「機械学習」であり、Hadoopの強みを生かし簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを動かしてみることで、機械学習の常識を身に付けます。 そもそも、機械学習とは？ 機械学習とは、一定のデータをコンピュータ・プログラムに「学習」させ（すなわち、そのデータに潜むパターンや規則性を表す「モデル」を自動的に構築させ）、他のデータにそのモデルを適用すれば、あたかも人間のように複雑で柔軟な判断が行えるようにするという試みです。 機械学習をビジネスに活用した例は、レコメンド（ユーザーや商品
Apache Mahoutの使い方：テキスト分類のアルゴリズムを活用する
ビッグデータ活用：その分析実装として注目されるMahout 長年蓄積した企業内データや、ソーシャルネットワークサービス、センサ端末から集められる膨大なデータを活用し、企業における利益向上やコスト削減などに活用する動きが活発になってきました。 データの分析手段として最近とみに注目されている技術として「機械学習」があります。大規模データの処理を得意とする大規模分散処理基盤「Apache Hadoop」の強みを生かし、簡単に機械学習を行うためのライブラリが、「Apache Mahout」（以下、Mahout）です。 本稿ではMahoutを用いたデータ分析の例として「文書分類」を取り上げます。マシンを用いて分析実行する際の手順や陥りがちなポイント、チューニング方法の一例を紹介します。 Mahoutとは？ MahoutとはApache Software Foundationが公開しているOSSの機械
［第6回］クラスターのアーキテクチャー HDFS編
第3回でディストリビューションとディトリビューターや製品ベンダーを詳しく説明しましたが、その後2012年6月に様々なベンダーからApache Hadoop関連製品が新たにリリースされています。 米クラウデラは2012年6月5日（現地時間）、Apache Hadoopバージョン2をサポートしたCDH 4.0.0をリリースしました。 同じくHadoopのディストリビューターである米ホートンワークスも2012年6月12日（現地時間）、Apache HadoopのディストリビューションHortonworks Data Platform （HDP） 1.0を、Apache Hadoop 1.0.3ベースでリリースしました。このディストリビューションには管理とモニタリングサービスを提供するコンポーネント、Apache AmbariベースのHortonworks Management Center （H
Hadoopを支える「HDFS」
出典：日経コンピュータ 2012年6月7日号 pp.102-103 （記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります） Hadoopの高速性をひも解くとき、分散ファイルシステム「HDFS」の存在は欠かせない。MapReduceと協調して行う“ローカル処理”は、バッチ処理の高速化に向くアーキテクチャーだ。そんなHDFSにも、BIツールなどが使いづらいという課題がある。HDFSの代替製品をHadoopに組み込む動きは、その解決を目指すものだ。 「HDFS（Hadoop Distributed File System）」は、その名の通り分散バッチ処理ソフト「Apache Hadoop」向けのファイルシステムだ。ファイルを分割して複数のディスクで管理、大量データ処理のスループットを引き上げる。最近になり、HDFSの課題を解決しようと、代替製品をHadoopに組み込む例が増えてきた。
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[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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Apache Ranger – Introduction
Hadoop概要説明
Hadoop＋Hive検証環境を構築してみる
基礎から解説！企業を変えるHadoop
40分でわかるHadoop徹底入門 （Cloudera World Tokyo 2014 講演資料）
ちょっと理解に自信がないな�という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）
