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AWSサービスのServerlessオプションの特徴・比較・まとめ・プロビジョニングとの違い －Aurora、Neptune、EMR、Redshift、MSK、SageMaker Inference、OpenSearch Service－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は「AWSサービスのServerlessオプション、オンデマンドモードの特徴・比較・まとめ・プロビジョニングとの違い」の記事の一部としてAWSサービスの一部でクラスターやインスタンスのプロビジョニングに対して用意されているServerlessオプションについて、主なAWSサービスごとに特徴、設定項目、料金、制限事項を見ていきたいと思います。 今回の記事の内容は次のような構成になっています。 Serverlessオプションが使える主なAWSサービス Amazon Aurora Serverless v1 Amazon Auroraの概要 Amazon Aurora Serverless v1の特徴 Amazon Aurora Serverless v1の設定項目 Amazon Aurora Serverless v1の料金 プロビジョニング型とServerlessオプショ
AWSサービスのServerlessオプション、オンデマンドモードの特徴・比較・まとめ・プロビジョニングとの違い －Serverless(Aurora、Neptune、EMR、Redshift、MSK、SageMaker Inference、OpenSearch Service)、オンデマンドモード(DynamoDB、Kinesis Data Streams)－ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon Aurora、Amazon Neptune、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)、Amazon OpenSearch Serviceなどのインスタンスで構成されたクラスターで処理を実行するAWSサービスでは、従来、リクエストを処理するために待ち受けているインスタンスの起動時間とインスタンスサイズに応じて料金が発生する課金体系でした。 近年ではこうしたクラスター型のAWSサービスの一部にリクエストやトラフィック処理に使用した時間やリソース量の分だけ料金が発生する課金体系が「～Serverless」のような名称で追加されてきています。 例えば前述したAWSサービスにはAmazon Aurora Serverless(v1, v2)、Amazo
AWS、データウェアハウスをサーバレス化する「Amazon Redshift Serverless」や「Amazon EMR Serverless」など発表。AWS re:Invent 2021
AWS、データウェアハウスをサーバレス化する「Amazon Redshift Serverless」や「Amazon EMR Serverless」など発表。AWS re:Invent 2021 Amazon Web Services（AWS）は、Amazon Redshift ServerlessやAmazon EMR Serverlessなど4つのデータ分析サービスのサーバレス機能追加を、開催中のイベント「AWS re:Invent 2021」で発表しました（Amazon Redshift Serverlessの発表、Amazon EMR Serverlessの発表）。 Amazon Redshiftは大規模データを高速に分析するデータウェアハウスの機能をマネージドサービスとして提供するサービスです。SQL文を用いてデータベース内の構造化データやAmazon S3内の半構造化データなど
Hi-uni Digital for Wacomは、ワコムストアで「Wacom One専用」と念押しされているとおり、Wacom One以外の液タブ（Cintiq）や板タブ（Intuos）では使えません。同じ電磁誘導方式なのに～？ と思われることでしょう。私もそう思います。 なんとワコムの電磁誘導ペン（EMR）は現在4種類もあり、いずれも互換性はありません。分かりづらくて良くないですよね。 整理するために、それぞれ対応している現行製品や、使えるオプションペンなどについてここにリストアップしておきます。これでもう、どれがどれに対応しているのか丸わかりです。 プロペン2 プロペン2は、Intuos ProやCintiq Proシリーズで使えるペン……のはずだったんですが、のちに廉価モデルの無印Cintiqもプロペン2に対応したため、規格の名前と使える機種にやや乖離があります。 Intuos 4
Amazon EMR のバージョンアップ 3/3：Presto から Trino への移行 - Repro Tech Blog
前回の続きです。 EMR 5.36.1 から EMR 6.15.0 への更新 使用するアプリケーションのバージョンは以下のようになりました。OS は Amazon Linux 2 です。 アプリケーション等 EMR 5.36.1 EMR 6.15.0 Tez 0.9.2 0.10.2 Hue 4.10.0 4.11.0 Hive 2.3.9 3.1.3 Hadoop 2.10.1 3.3.6 Presto 0.267 0.2831 Trino N/A 426 Hive, Hadoop, Tez については前の記事で確認済みなので、ここからはそれ以外の要素について検討していきます。 一番問題になったのは Presto から Trino への移行です。Trino 移行に関係して発生した事柄を列挙します。 Datadog Agent の設定変更 任意の期間の指定したタイプのクエリを実行して結果の
Lamy Made a Pen with Wacom EMR Digital Writing Tech | Cool Material
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のめおいる🍗(遺伝子組み換えでない) @nomeoir 専用のカバーもちょっとお高いけど、持ち運ぶのにコンパクトに収まるうえに本体のペンホルダー＋カバーのペンホルダーで計2本ペンが刺せるので好みで使い分けができます(つよい)。ペンはWACOMのEMR(電磁誘導方式)ペン筆圧2048段階でraytrekよりやや劣りますが、ズレもなく精度はいいです。(→続く) 2020-02-11 20:34:11 のめおいる🍗(遺伝子組み換えでない) @nomeoir 本体はもともと文教向け(学校向け)に造られたもので、防水・防塵で落下にも強い頑強仕様。連続で3~4時間ほどお絵描きした感じでは発熱も特にありませんでした。バッテリーはフル充電で6時間〜ぐらいは持ちそうです。60wに対応した充電器ならUSB（type-c）からも充電できる模様。（試してません）→続く 2020-02-11 20:34:51
GitHub - aws/aws-sdk-pandas: pandas on AWS - Easy integration with Athena, Glue, Redshift, Timestream, Neptune, OpenSearch, QuickSight, Chime, CloudWatchLogs, DynamoDB, EMR, SecretManager, PostgreSQL, MySQL, SQLServer and S3 (Parquet, CSV, JSON and EXCEL)
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Amazon EMR のバージョンアップ 1/3：メジャーバージョンアップの前にやったこと - Repro Tech Blog
Development Division/Platform Team/Sys-Infra Unit で実施した Amazon EMR 1 のバージョンアップについてどのようなことをやったのか紹介します。 Repro では Presto や Hive などのセットアップに EMR を使用しており、以下の用途で活用しています。 プッシュ通知の配信対象を抽出する 管理画面で参照するデータを抽出する S3 などに貯まっているイベントデータを集計する EMR のアプリケーションとしては以下を使用していました。 Presto Tez Hadoop Hive Hue 経緯 Repro では多くのミドルウェアを運用しており、日々バージョンアップしているのですが、最近まで2019年2月18日にリリースされた EMR 5.21.0 というバージョンを使用していました。もちろん Log4Shell のような脆弱
※ この記事は 2021/09/15 に開催したエンジニア向けイベント「Data Analysis Study #1 データ分析環境について」にて行われた LT「Amazon EMR Studio を用いた EDA 環境の構築」の内容に加筆を行ったものです。 はじめにはじめまして。株式会社ナウキャストでデータエンジニアのお仕事をしている島と言います。現在、ナウキャスト内では EDA 環境の新規構築を目指し、各種サービスの検証などを行っています。この記事では、そこで得られたナレッジなどを共有できればと考えています。 こんな方におすすめこれからデータ分析環境の構築を検討されようとしている方データ分析やデータエンジニアリング業務に携わっている方他社はどのようなデータ分析環境を構築しているのか興味がある方EDA の環境に課題を感じている方About Nowcastナウキャストでは「Alternat
新発表 — Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新発表 — Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 数万社のお客様が、Amazon EMR を使用して、Apache Spark、 Hive、HBase、Flink、Hudi、および Presto などのフレームワークでビッグデータ分析アプリケーションを大規模に実行しています。EMR は、これらのフレームワークのプロビジョニングとスケーリングを自動化し、さまざまな EC2 インスタンスタイプでパフォーマンスを最適化して、価格とパフォーマンスの要件を満たします。お客様は現在、Kubernetes を使用して組織全体でコンピューティングプールを統合しています。Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) で Apache Spark を管理してい
Amazon EMR のバージョンアップ 2/3：メジャーバージョンアップで遭遇した問題 - Repro Tech Blog
前回の続きです。 EMR 5.36.1 から EMR 6.6.0 への更新について書きます。 EMR 5.36.1 から EMR 6.6.0 への更新 アプリケーション等 EMR 5.36.1 EMR 6.6.0 Tez 0.9.2 0.9.2 Hue 4.10.0 4.10.0 Hive 2.3.9 3.1.2 Hadoop 2.10.1 3.2.1 Presto 0.267 0.267 Trino N/A 367 Amazon Linux 2 2 このバージョンアップでは Hive と Hadoop のメジャーバージョンアップがあるので、Upgrade Amazon EMR Hive Metastore from 5.X to 6.X | AWS Big Data Blog のとおりに Hive メタストアをマイグレートしました。 その後、検証用 EMR cluster を作成してクエ
New – Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Amazon EMR on Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) Tens of thousands of customers use Amazon EMR to run big data analytics applications on frameworks such as Apache Spark, Hive, HBase, Flink, Hudi, and Presto at scale. EMR automates the provisioning and scaling of these frameworks and optimizes performance with a wide range of EC2 instance types to meet price and performance
Apache Airflow、Genie、および Amazon EMR でビッグデータワークフローのオーケストレーションを行う: Part 1 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Apache Airflow、Genie、および Amazon EMR でビッグデータワークフローのオーケストレーションを行う: Part 1 AWS 上でビッグデータの ETL ワークフローを実行している大企業は、多数の内部エンドユーザーにサービスを提供できるようなスケールで運用しており、何千もの同時パイプラインを実行しています。このことは、新しいフレームワークと、ビッグデータ処理フレームワークの最新のリリースに遅れずについていくため、ビッグデータプラットフォームを更新し、拡張する点での継続的なニーズと相まって、ビッグデータプラットフォームの管理を簡素化することと、ビッグデータアプリケーションへの容易なアクセスを促すことの両方を可能にする、効率的なアーキテクチャと組織構造を要求しています。 この投稿では、一元管理型のプラットフォームチームが
IntroductionESG research found that 43% of respondents considering cloud as their primary deployment for Apache Spark. And it makes a lot of sense because the cloud provides scalability, reliability, availability, and massive economies of scale. Another strong selling point of cloud deployment is a low barrier of entry in the form of managed services. Each one of the ‘Big Three’ cloud providers co
【速報】データ分析アプリケーションの開発、可視化、デバッグできる統合開発環境(IDE) 『Amazon EMR Studio』 (Preview)が発表されました #reinvent | DevelopersIO
日本時間2020年12月10日深夜のAWS re:Invent 2020のAnalyticsのリーダーシップセッションにて、データ分析アプリケーションの開発、可視化、デバッグできる統合開発環境(IDE)『Amazon EMR Studio』のプレビュー開始が発表されました。 Amazon EMR Studio とは データサイエンティストとデータエンジニアが、R、Python、Scala、PySparkでアプリケーションを簡単に開発、可視化、デバッグできる統合開発環境（IDE）です。 EMR Studioは、フルマネージドのJupyter Notebookと、デバッグを簡単にするSparkUIやYARN Timeline Serviceなどのツールを提供します。EMR Studioは、AWS SSOを使用しており、AWSコンソールにログインせずに企業の認証情報を使用して直接ログインできます
Securing access to EMR clusters using AWS Systems Manager | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Securing access to EMR clusters using AWS Systems Manager Organizations need to secure infrastructure when enabling access to engineers to build applications. Opening SSH inbound ports on instances to enable engineer access introduces the risk of a malicious entity running unauthorized commands. Using a Bastion host or jump server is a common approach used to allow engineer acces
Amazon EMR now provides up to 30% lower cost and up to 15% improved performance for Spark workloads on Graviton2-based instances | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Amazon EMR now provides up to 30% lower cost and up to 15% improved performance for Spark workloads on Graviton2-based instances Amazon EMR now supports M6g, C6g and R6g instances with Amazon EMR versions 6.1.0, 5.31.0 and later. These instances are powered by AWS Graviton2 processors that are custom designed by AWS using 64-bit Arm Neoverse cores to deliver the best price perfor
Best practices to optimize data access performance from Amazon EMR and AWS Glue to Amazon S3 | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Best practices to optimize data access performance from Amazon EMR and AWS Glue to Amazon S3 June 2023: This post was reviewed and updated for accuracy. Customers are increasingly building data lakes to store data at massive scale in the cloud. It’s common to use distributed computing engines, cloud-native databases, and data warehouses when you want to process and analyze your d
Apache Airflow、Genie、および Amazon EMR でビッグデータワークフローのオーケストレーションを行う: パート 2 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Apache Airflow、Genie、および Amazon EMR でビッグデータワークフローのオーケストレーションを行う: パート 2 AWS 上でビッグデータの ETL ワークフローを実行している大企業は、多数の内部エンドユーザーにサービスを提供できるようなスケールで運用しており、何千もの同時パイプラインを実行しています。これは、新しいフレームワークと、ビッグデータ処理フレームワークの最新のリリースに後れを取らないためにビッグデータプラットフォームを更新し拡張する継続的なニーズだけでなく、ビッグデータプラットフォームの管理の簡素化、そしてビッグデータアプリケーションへの容易なアクセスの促進の両方を可能にする効率的なアーキテクチャと組織構造が必要となります。 この記事シリーズのパート 1 では、Apache Airflow、Geni
[アップデート] 細かいことはまるっと任せた！Amazon EMR に新たなスケーリングオプション EMR マネージドスケーリング が追加されました！ | DevelopersIO
コンバンハ、千葉（幸）です。 Amazon EMR に新たなスケーリングオプションが追加されました！細かいことは指定せずによしなにやってくれる EMR マネージドスケーリングです！ Amazon EMR now supports Managed Scaling – automatically resizing clusters to lower cost Introducing Amazon EMR Managed Scaling – Automatically Resize Clusters to Lower Cost | AWS Big Data Blog これまでのスケーリング設定がハードルが高くて手が出せなかったという方には朗報ですね！コストを減らしていきましょう！ 目次 何が変わったのか Amazon EMR の構成要素 クラスターとノード インスタンスフリートまたはインスタンス
![[アップデート] 細かいことはまるっと任せた！Amazon EMR に新たなスケーリングオプション EMR マネージドスケーリング が追加されました！ | 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)
Build incremental data pipelines to load transactional data changes using AWS DMS, Delta 2.0, and Amazon EMR Serverless | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Build incremental data pipelines to load transactional data changes using AWS DMS, Delta 2.0, and Amazon EMR Serverless Building data lakes from continuously changing transactional data of databases and keeping data lakes up to date is a complex task and can be an operational challenge. A solution to this problem is to use AWS Database Migration Service (AWS DMS) for migrating hi
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
こんにちは、福岡オフィスのyoshihitohです。 先日、EMRの管理ポリシーをv1(非推奨化予定)からv2に更新する機会がありました。EMR管理ポリシーのv1とv2でどのような差異があるか、どういった対応を行ったか本記事にまとめます。 前提条件 対象 Amazon EMR on EC2 が対象です Amazon EMR on EKS と Amazon EMR Serverless は対象外です システム構成 筆者が運用するシステムではMWAAからEMRクラスタを構築して日次バッチを実行しています。日次バッチはS3に配置したデータを処理して、その結果をGlueのデータカタログに登録しています。このシステムで利用するEMR管理ポリシーをv1からv2に更新しました。 ポリシー更新 ポリシー更新にあたって以下の対応が必要です。 EMRクラスタ構築時のリクエスト内容を変更する IAMロールの権限
20190206 AWS Black Belt Online Seminar Amazon SageMaker Basic Session
Amazon EMR Studio (Preview): A new notebook-first IDE experience with Amazon EMR | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Amazon EMR Studio (Preview): A new notebook-first IDE experience with Amazon EMR We’re happy to announce Amazon EMR Studio (Preview), an integrated development environment (IDE) that makes it easy for data scientists and data engineers to develop, visualize, and debug applications written in R, Python, Scala, and PySpark. EMR Studio provides fully managed Jupyter notebooks and to
いわさです。 これまでプライベートプレビューだった、Amazon EMR Serverless がこの度 GA となりました。 このサービスは re:Invent 2021で発表されたものです。 Amazon EMRではいくつかのデプロイオプションが用意されています。 従来のEC2やEKSではクラスターの柔軟なカスタマイズができる反面、クラスターの運用や管理が必要で事前に適切なインスタンスのプロビジョニングも必要でした。 EMR Serverlessでは必要なタイミングで必要なリソースが割り当てられるので、需要の増減が予測出来ない場合やクラスターの運用・管理を避けたい場合に適しています。 本日時点では以下４つのリージョンで利用が可能です。 米国東部（バージニア北部） us-east-1 米国西部（オレゴン） us-west-2 アジアパシフィック（東京） ap-northeast-1 欧州
Amazon EMR 再入門 - Qiita
改めてAmazon EMRを触った際の備忘録 以下のSpark ETLのWorkshop触ってのポイントまとめ https://emr-etl.workshop.aws/spark_etl/steps.html 対応フレームワーク Hadoop、Spark、Presto、Hive、Flink などのビッグデータ処理フレームワークやクエリエンジンのほか、TensorFlow、MXNet、Mahout などの機械学習系、Jupyter、Zeppelinなどのノートブックなどなど様々 EMR クラスタデプロイパターン オプションは大きく分けて3つ [1] EMR on EC2 上記豊富なフレームワークから選べる標準的な使い方 基本はマスターノード・コアノード ・タスクノードで構成 ノードタイプを固定するUniformインスタンスグループと、スポットインスタンスを組み合わせてコスト最適化戦略が組め
Amazon EMR で Dr. Elephant と Sparklens を使って、Hadoop と Spark のパフォーマンスを調整する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon EMR で Dr. Elephant と Sparklens を使って、Hadoop と Spark のパフォーマンスを調整する データエンジニアや ETL 開発者はさまざまなパラメータを使用しながら、かなりの時間を費やして Apache Spark ジョブを実行および調整し、パフォーマンスの評価を行うことがよくありますが、これは簡単ではなく、時間のかかる作業です。Dr.Elephant と Sparklens はワークロードをモニタリングしたり、推奨する変更を提案することで、Spark や Hive のアプリケーションの調整を支援し、必要とされるエグゼキューターノード、コアノード、ドライバーメモリおよび Hive (Tez または MapReduce) ジョブといったパフォーマンスパラメータをマッパー、レデューサー、メモリ
How Drop used the Amazon EMR runtime for Apache Spark to halve costs and get results 5.4 times faster | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog How Drop used the Amazon EMR runtime for Apache Spark to halve costs and get results 5.4 times faster February 2022 update – When this Blog post was published in June 2020 AWS Glue V1 offered an average starting time of 10 minutes. In September 2020 Glue V2 was released offering 10X faster start times. Because of this the part of this blog post that compares the starting times be
TL;DR RDBベンチマークTPC-HをAmazon EMRのクエリエンジン Hiveで実行する手順を紹介します Amazon EMRでHiveのセットアップの続編です 実験概要 デフォルト設定のAmazon EMRで，TPC-Hベンチマークを一部修正して実行します Hive HPL/SQLに合わせて，データの格納手順などが若干変わります EMRのセットアップ方法は，Amazon EMRでHiveのセットアップを参照してください TPC-Hベンチマークの実行手順 ベンチマークの実行は，以下の手続きで実施します． データベースベンチマークTPC-HをMySQLで実行する(TPC-H v2.18.0)と同様の手順ですが，Hive用に TPC-Hのデータとクエリを生成するツールのダウンロード Hive向けの修正 テーブルの作成 データの生成 データの登録 インデックスの作成 実行クエリの生成
【速報】Amazon EMR Serverless (Preview)が発表されました！ #reinvent | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部コンサルティングチームの石川です。日本時間2021年12月1日深夜のAWS re:Invent 2021のAdam Selipskyさんのキーノートにて、Amazon EMR Serverlessが発表されました。 EMR Serverlessは、従来のようなクラスターをプロビジョニングすることなく、Apache Spark、Hive、Prestoなどのオープンソースフレームワークを使用して構築されたアプリケーションの実行を可能とし、利用費は使用されている場合のみ支払うサービスです。 Amazon EMR Serverless の特長 よりシンプルなエクスペリエンスの提供 Amazon EMRクラスターの設定や最適化、セキュリティの確保をすることなく、構築されたアプリケーションを数回のクリックで実行することができます。 使用量に応じた支払い EMR Server
[アップデート] Amazon EMR が AWS KMS のカスタマー管理 CMK を用いた ログファイルの暗号化に対応しました！ | DevelopersIO
コンバンハ、千葉（幸）です。 Amazon EMR が AWS KMS の カスタマー管理 CMK をサポートし、 S3 に出力するログファイル を暗号化できるようになりました！ Amazon EMR now supports encrypting log files with AWS Key Management Service (KMS) customer managed CMKs for more flexible security セキュリティポリシーに柔軟に対応できるようになりましたね！ 目次 目次 何が変わったのか ちなみに やってみた 1.EMR および EC2 用ロールの準備 2.カスタマー管理 CMK の準備 3.EMR クラスターの作成 4.ログファイルの確認 終わりに 何が変わったのか EMR クラスターは EC2 インスタンスで稼働する複数のノードからなります。各ノ
New – Insert, Update, Delete Data on S3 with Amazon EMR and Apache Hudi | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Insert, Update, Delete Data on S3 with Amazon EMR and Apache Hudi Storing your data in Amazon S3 provides lots of benefits in terms of scale, reliability, and cost effectiveness. On top of that, you can leverage Amazon EMR to process and analyze your data using open source tools like Apache Spark, Hive, and Presto. As powerful as these tools are, it can still be challenging to
関連キーワード データベース | 電子カルテ | 医療IT 「電子健康記録」（EHR：Electronic Health Record）はデジタル版の個人医療データだ。米国の場合、認可を得た複数の医療機関がデータを収集、管理し、医療機関の間でデータを交換できる。これは長期記録とも呼ばれ、1回の診察や来院で得た情報ではなく、ある一定の期間にわたって集めた情報から構成される。EHRには基本属性データや医療記録の他、検査データ、放射線診断データ、薬剤データなどの臨床記録が含まれる。 さらにEHRシステムは、「個人健康記録」（PHR：Personal Health Record）サービスを使って自身の電子記録の一部にアクセスする手段を患者に提供する。これにより患者はセキュリティが確保されたWebポータルを利用して、検査結果などの情報を表示できる。 本稿はEHRとPHR、そして「電子医療記録」（EM
はじめに 前提知識（Amazon EMR） Amazon EMR Serverlessとは？ Amazon EMR Serverlessをさわってみた 事前準備 関連AWSリソースの準備 データの準備 クエリの準備 EMR ServerlessでHiveアプリケーションを作成して実行する EMRアプリケーションの作成 ジョブの実行 さいごに はじめに こんにちは！クラウドプラットフォーム部の土井です。 今年6月にAmazon EMR ServerlessがGAとなったので遅ればせながらですが、既存のAmazon EMRサービスとの違いにも簡単に触れつつ触ってみたいと思います。 前提知識（Amazon EMR） Amazon EMR コンソール操作で自動的にサーバのプロビジョニングとオープンソースの処理フレームワークのデプロイと設定を行い、迅速にビッグデータ処理のためのクラスタを構築できるA
Amazon EMR 6.4 リリースバージョンは Apache Spark 3.1.2 をサポートするようになりました。これにより、Amazon EMR Runtime for Apache Spark でランタイムパフォーマンスが向上します。Amazon EMR 6.4 は、PrestoDB 0.254 の Presto ランタイムの改善と、メタストアのために AWS Glue Data Catalog を使用する場合の Apache Hive 3.1.2 のランタイムの改善を提供します。 Amazon EMR 6.4 は、 Apache Hudi 0.8.0、Trino 359、PrestoDB 0.254、Apache HBase 2.4.4、Apache Phoenix 5.1.2、Apache Flink 1.13.1、Apache Livy 0.7.1、JupyterHub
How the Allen Institute uses Amazon EMR and AWS Step Functions to process extremely wide transcriptomic datasets | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog How the Allen Institute uses Amazon EMR and AWS Step Functions to process extremely wide transcriptomic datasets This is a guest post by Gautham Acharya, Software Engineer III at the Allen Institute for Brain Science, in partnership with AWS Data Lab Solutions Architect Ranjit Rajan, and AWS Sr. Enterprise Account Executive Arif Khan. The human brain is one of the most complex st
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XPPen、EMR方式ペン付属のイラスト制作向け12.2型Androidタブレット
ワコムの電磁誘導ペン（EMR）は現在4種類もある上に全部互換性がなくてめちゃ分かりづらいのでまとめておく - 肉うどん
EMRペン搭載windowsタブレット「ARROWS tab WQ2/D1」お絵描き用に買ってみた
Amazon EMR Studio を用いた EDA 環境の構築
Migrating Apache Spark workloads from AWS EMR to Kubernetes
お絵描き用に2-in-1 PC（Wacom AES/EMRペン対応）を探した話 | 8vivid
EMR管理ポリシーをv1からv2に更新してみた | DevelopersIO
20191023 AWS Black Belt Online Seminar Amazon EMR
Amazon EMR Serverless が GA になったので使ってみた | DevelopersIO
ベンチマークTPC-HをAmazon EMRのHiveで実行する方法 - Qiita
電子健康記録（EHR）、電子医療記録（EMR）、個人健康記録（PHR）はどう違う？
Amazon EMR Serverlessをさわってみた - JBS Tech Blog
Amazon EMR 6.4 リリースバージョンが Apache Spark 3.1.2 のサポートを開始
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