AWS Glue: 仕組み - AWS Glue
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 AWS Glue: 仕組み AWS Glue は他の AWS のサービスを使用して ETL (抽出、変換、ロード) ジョブを調整し、データウェアハウスとデータレイクを構築して、出力ストリームを生成します。AWS Glue は API オペレーションを呼び出して、データの変換、ランタイムログの作成、ジョブロジックの保存を行い、ジョブ実行のモニタリングに役立つ通知を作成します。AWS Glue コンソールはこれらのサービスを管理アプリケーションに接続して、お客様が ETL ワークの作成とモニタリングに集中できるようにします。管理およびジョブ開発のオペレーションは、コンソールがお客様に代わって実行します。データソースへのアクセスとデータターゲットへの書き込みを行うために必
から Step Functions AWS Data Pipeline へのワークロードの移行 - AWS Step Functions
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 から Step Functions AWS Data Pipeline へのワークロードの移行 AWS は 2012 年に AWS Data Pipeline サービスを開始しました。当時、顧客は、さまざまなコンピューティングオプションを使用してさまざまなデータソース間でデータを移動できるサービスを求めていました。データ転送のニーズは時間とともに変化するため、そのニーズに対応するソリューションも変化します。現在は、ビジネス要件に最も近いソリューションを選択できるようになりました。例えば、次のいずれかを実行できます。 Step Functions を使用して、複数の AWS のサービス 間でワークフローをオーケストレーションします。 Amazon Managed Wo
での Spark ジョブのジョブプロパティの設定 AWS Glue - AWS Glue
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 での Spark ジョブのジョブプロパティの設定 AWS Glue AWS Glue ジョブには、ソースデータに接続して処理し、データターゲットに書き出すスクリプトがカプセル化されています。通常、ジョブは、抽出、変換、ロード (ETL) スクリプトを実行します。ジョブでは、汎用 Python スクリプト (Python シェルジョブ) を実行することもできます。AWS Glue トリガーでは、スケジュールまたはイベントに基づいて、またはオンデマンドでジョブを開始できます。ジョブ実行をモニタリングすると、完了ステータス、継続時間、開始時間などのランタイムメトリクスを知ることができます。 AWS Glue で生成されたスクリプトを使用することも、独自のスクリプトを使用す
データブリックス - Wikipedia
Databricksは、Apache Sparkの生みの親であるマテイ・ザハリアと共に、アリ・ゴディシが2013年に設立した企業である[1] 。 AI/機械学習をはじめとするビッグデータを扱うためのクラウド型の統合データ分析基盤である「レイクハウス・プラットフォーム」を提供しており、データエンジニアリング、データサイエンス/機械学習、データ分析の領域に強みがある。 2022年に上場予定と言われているユニコーン企業であり、2021年8月に発表したシリーズHの資金調達後の市場価値は約4兆円となっている。[2]。2021年12月現在、世界で7,000社を超える企業に利用されており[3]、テクノロジー販売パートナーは約450社となっている[4]。 2021年ガートナー「マジッククアドラント」において、データサイエンスおよび機械学習プラットフォーム部門のリーダーとして評価されている[5]。また、20
Amazon EMR で Apache Spark アプリケーションのメモリをうまく管理するためのベストプラクティス | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon EMR で Apache Spark アプリケーションのメモリをうまく管理するためのベストプラクティス ビッグデータの世界における一般的なユースケースは、さまざまなデータソースからの大量のデータにおける抽出/変換 (ET) とデータ分析の実行です。多くの場合、この後でデータを分析してインサイトを取得します。このような大量のデータを処理するための最も人気のあるクラウドベースソリューションのひとつが Amazon EMR です。 Amazon EMR は、AWS での Apache Hadoop および Apache Spark などのビッグデータフレームワークの実行をシンプル化するマネージドクラスタープラットフォームです。Amazon EMR は、組織が複数のインスタンスを持つクラスターをほんの数分でスピンアップすることを可能にし
ちょっと理解に自信がないな�という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）
ちょっと理解に自信がないな�という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）
Azure Databricks | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
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