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Amazon EMR 技術簡介 (50:44)
Amazon EMR 深入了解和最佳實務 (49:12)

透過 AWS 網路研討會取得最新資訊。

教學

Spark

使用 AWS 上的 Apache Spark Streaming 和 Apache Kafka 進行即時串流處理

了解如何在 EC2 設定 Apache Kafka、使用 EMR 的 Spark Streaming 處理傳入 Apache Kafka 主題的資料，以及使用 EMR 的 Spark SQL 查詢串流資料。

在 Amazon EMR 上使用 Spark 進行大規模機器學習

了解 Intent Media 如何使用 Spark 和 Amazon EMR 進行建模工作流程。

HBase

使用 Phoenix 和 HBase 進行低延遲 SQL 和次要索引

了解如何使用 JDBC 連接至 Phoenix，透過現有的 HBase 表建立視圖，並建立次要索引以提升讀取效能

針對 NoSQL 和分析工作負載使用 HBase 搭配 Hive

了解如何使用 HBase 啟動 EMR 叢集並在 Amazon S3 中透過快照還原表格

Presto

使用 Presto 和 Airpal 啟動 Amazon EMR 叢集

了解如何設定 Presto 叢集並使用 Airpal 處理 S3 中存放的資料。

Hive

針對 NoSQL 和分析工作負載使用 HBase 搭配 Hive

了解如何使用 HBase 啟動 EMR 叢集並在 Amazon S3 中透過快照還原表格。

在 Amazon EMR 和 MicroStrategy 套件上使用 Hive 處理和分析大數據

了解如何連接至 Amazon Elastic MapReduce 上執行的 Hive 任務流程以為報告和分析建立安全且可擴展的平台。

本教學概述一致的、可擴展的且可靠的串流處理管道的參考架構，此管道基於 Apache Flink 且使用 Amazon EMR、Amazon Kinesis 和 Amazon Elasticsearch Service。

使用其他教學按照您自己的步調學習。

培訓和協助

短期支援

您需要建構概念驗證或調校 EMR 應用程式這方面的協助嗎？ AWS 有專門的 EMR 全球支援團隊。如果您想要深入了解短期 (2-6 週) 付費支援服務，請聯絡我們。

AWS 大數據培訓

Big Data on AWS 課程旨在透過實作經驗，教導您如何使用 Amazon Web Services 處理大數據工作負載。AWS 將說明如何執行 Amazon EMR 工作，透過 Pig 和 Hive 這類 Hadoop 工具的廣泛生態系統處理資料。同時，AWS 還會教您如何使用 Amazon DynamoDB 和 Amazon Redshift 在雲端建立大數據環境，了解 Amazon Kinesis 的好處，以及利用最佳實務設計出適用於分析、安全且經濟實惠的大數據環境。若要進一步了解大數據課程，按一下這裡。

其他培訓

Scale Unlimited 為需要快速學習如何使用 EMR 和其他大數據技術的公司提供自訂現場培訓。如需進一步了解，請按一下這裡。

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