Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive, Presto 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 테라바이트 규모의 데이터 처리, 대화형 분석, 기계 학습을 수행하는 업계 최고 수준의 클라우드 빅 데이터 솔루션입니다. Amazon EMR을 사용하면 빅 데이터 환경 설정, 운영, 규모 조정이 가능하며, 용량 프로비저닝 같이 시간이 많이 걸리는 태스크를 자동화할 수 있습니다.
이 과정에서는 클러스터를 튜닝, 운영, 최적화, 보호, 관리할 필요 없이 데이터 엔지니어와 분석가가 오픈 소스 빅 데이터 프레임워크를 사용하여 구축한 애플리케이션을 효율적이고 경제적으로 실행할 수 있는 Amazon EMR의 새로운 옵션인 Amazon EMR Serverless에 대해 배우게 됩니다. 또한 Amazon EMR의 이점, 일반적 사용 사례, 기술적 개념도 배웁니다. AWS Management Console을 사용하여 튜토리얼을 통해 Amazon EMR Serverless와 Amazon EMR 클러스터를 사용해 볼 수 있습니다.
- 과정 수준: 기초
- 소요 시간: 1시간
참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원되며 음성은 영어로 출력됩니다. 자막을 표시하려면 동영상 화면 우측 하단의 CC 버튼을 클릭하세요.
참고: 이 과정은 Google Chrome(최신 주요 버전 2개), Microsoft Edge(최신 주요 버전 2개), Safari(최신 주요 버전 2개)에 최적화되어 있습니다.
과정 목표
이 과정에는 프레젠테이션, 그래픽, 튜토리얼 및 따라 할 수 있는 옵션이 있는 데모가 포함되어 있습니다.
과정 목표
이 과정에서 배울 내용은 다음과 같습니다.
- Amazon EMR에서 사용할 수 있는 다양한 배포 옵션 이해
- Amazon EMR의 작동 방식 이해
- Amazon EMR Serverless의 기술적 개념 이해
- Amazon EMR Serverless의 일반적 사용 사례 나열
- Amazon EMR 클러스터의 기술적 개념 이해
- Amazon EMR 클러스터의 일반적 사용 사례 나열
- 실제 시나리오에서 Amazon EMR을 구현하는 데 필요한 사항 파악
- Amazon EMR의 이점 이해
- Amazon EMR의 비용 구조 설명
- Amazon EMR Serverless 및 Amazon EMR 클러스터 사용
수강 대상
이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.
- 개발자
- 솔루션스 아키텍트
- 데이터 엔지니어
- 데이터 아키텍트
수강 전 권장 사항
AWS Technical Essentials
Fundamentals of Analytics on AWS – Part 1
Fundamentals of Analytics on AWS – Part 2
과정 개요
소개
- Amazon EMR 소개
- Amazon EMR Serverless 아키텍처 및 사용 사례
- Amazon EMR 클러스터 아키텍처 및 사용 사례
Amazon EMR Serverless 사용
- Amazon EMR Serverless에서 Spark 작업을 실행하려면 어떻게 해야 합니까?
Amazon EMR 사용
- EC2 클러스터에서 Amazon EMR을 생성하려면 어떻게 해야 합니까?
- Amazon EMR Studio를 생성하려면 어떻게 해야 합니까?
- Amazon EMR Workspace를 생성하려면 어떻게 해야 합니까?
- Amazon EMR Studio 노트북으로 Spark 작업을 실행하려면 어떻게 해야 합니까?
리소스
- 자세히 알아보기
