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Amazon Web Services

Analyze Big Data with Hadoop (Traditional Chinese)

Amazon Web Services and Amazon via AWS Skill Builder

Overview

實驗室概觀

在此實驗室中,您會部署功能完整的 Hadoop 叢集,並做好能在幾分鐘內分析日誌資料的準備。您要從啟動 Amazon EMR 叢集開始,接著使用 HiveQL 指令碼來處理儲存在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體中的範例日誌資料。HiveQL 是一種類 SQL 的指令碼語言,用於資料倉儲和分析。您之後可以使用類似的設定來分析您自己的日誌檔。

此實驗室是以 Analyze Big Data with Hadoop 專案為依據。

目標

此實驗室結束後,您將能夠執行下列動作:

  • 使用 Amazon EMR 啟動功能完整的 Hadoop 叢集。
  • 定義結構,並為儲存在 Amazon S3 的範例日誌資料建立資料表。
  • 使用 HiveQL 指令碼分析資料,並將結果寫入回 Amazon S3。
  • 在您的電腦上下載並檢視結果。
  • 連線到 Hive CLI 並執行 HiveQL 查詢指令碼以檢視結果。

技術知識先決條件

建議熟悉 Hadoop,但針對此實驗室並非必要。此外也建議熟悉 Amazon S3 和 Amazon EC2 金鑰對的基本知識,但針對此實驗室並非必要。

持續時間

此實驗室需要大約 60 分鐘的時間來完成。

圖示圖例

此實驗室使用各種圖示提醒您注意不同類型的指示和注意事項。下列清單說明各圖示的用途:

  • 命令:您必須執行的命令。
  • 預期輸出:您可使用的範例輸出,以驗證命令的輸出內容或經過編輯的檔案。
  • 注意:提示、秘訣或重要指引。
  • 了解詳情:具體指明可取得更多資訊的位置。
  • 提醒:有特殊影響或重要性的資訊 (如果您錯過此資訊,不會對設備或資料造成太大的問題,但可能會導致需要重複特定步驟)。
  • 檔案內容:顯示您需要執行的指令碼或檔案內容的程式碼區塊,這是為您預先建立的內容。
  • 知識檢測:您將有機會檢測您的知識並測試您學到的內容。
  • 答案:問題或挑戰的答案。
  • 重新整理:您可能需要重新整理 Web 瀏覽器頁面或清單,以顯示新資訊的時機。

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