Amazon EMR est accessible dans la nouvelle génération d’Amazon SageMaker

Amazon EMR

Exécutez facilement et mettez à l’échelle Apache Spark, Hive, Presto et d'autres charges de travail big data

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Présentation d'Amazon EMR Serverless

Amazon EMR Serverless est une nouvelle option d'Amazon EMR qui permet aux ingénieurs et analystes des données d'exécuter facilement et à moindre coût des applications conçues à l'aide de cadres big data open source tels qu'Apache Spark, Hive ou Presto, sans avoir à régler, exploiter, optimiser, sécuriser ou gérer des clusters.

Avantages

Exécutez des applications Big Data et des analytiques des données à l'échelle du pétaoctet plus rapidement, et pour un coût inférieur de moitié à celui des solutions sur site.

Créez des applications à l’aide des derniers cadres open source, combinées à des options d’exécution sur des clusters Amazon EC2 personnalisés, Amazon EKS, AWS Outposts, ou Amazon EMR sans serveur.

Obtenez un délai d'obtention des informations 2 x plus rapide avec les versions open source, optimisées pour les performances et compatibles avec l'API de Spark, Hive et Presto.

Développez, visualisez et déboguez en toute facilité vos applications à l’aide des blocs-notes EMR et les outils open source connus d’EMR Studio.

Cas d'utilisat

Exécutez un traitement de données et des analyses basées sur les hypothèses à grande échelle à l'aide d'algorithmes statistiques et de modèles prédictifs afin de découvrir des modèles cachés, des corrélations, des tendances du marché et des préférences de client.
Extrayez des données de sources diverses, traitez-les à grande échelle et mettez-les à la disposition des applications et des utilisateurs.
Analysez les événements provenant de sources de données de streaming en temps réel pour créer des pipelines de données de streaming à exécution longue, hautement disponibles et tolérants aux pannes.
Analysez les données à l'aide de cadres ML open source tels qu'Apache Spark MLlib, TensorFlow et Apache MXNet. Connectez-vous à Amazon SageMaker Studio pour l'entraînement de modèle à grande échelle, l'analyse et la génération de rapports.

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