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Exploring Google Ngrams with Amazon EMR(日本語版)

Exploring Google Ngrams with Amazon EMR(日本語版)

1 時間 30 分 15クレジット

SPL-31 バージョン 4.0.6

このトレーニング内容の全体または一部を複製または再配布することは、Amazon Web Services, Inc. の書面による事前の許可がある場合を除き、禁じられています。商業目的のコピー、貸与、または販売を禁止します。

記載ミスまたは修正点がある場合、aws-course-feedback@amazon.com まで E メールを送信してください。

その他の質問については、https://aws.amazon.com/contact-us/aws-training/ までお問い合わせください。

概要

このラボでは、Amazon EMR を使用して、Google ブックスの Ngram を分析します。n-gram は、連続したテキストまたは音声に含まれる、連続した n 個の単語のかたまりのことです。例えば、次の文について考えてみましょう。

この文における 2-gram には、"the sun"、"in the"、"sets in" などがあります。3-gram には "sets in the"、4-gram には "rises in the east" などが含まれます。

N-gram は、連続で使用される特定の単語の確率を予測するために使用されます。この技術によって、ウェブページや携帯電話で予測入力機能を提供することができます。

このラボの手順は、データサイエンティストが新しいデータセットを分析するときに行う作業とよく似ています。これには、データのロード、データ属性の確認、データ分析のための SQL の記述が含まれます。Amazon S3 に保存され、公開されている Ngram データに対して SQL を実行し、興味深いインサイトを得ることができます。

目標

このラボを修了すると、次のことができるようになります。

  • Hive と Ganglia を実行する Amazon EMR クラスターを作成する
  • Hive ステートメントを使用して、Amazon S3 に保存されている Google Ngram 入力データからテーブルを作成する
  • Hive クエリを実行して、データのドリルダウンと分析を行う
  • Ganglia を使用して、EMR クラスターをモニタリングする

ラボを開始する

ラボタイトルの下に表示されるラボのプロパティを確認します。

  • セットアップ: ラボ環境のセットアップにかかる予測時間
  • アクセス時間: ラボが自動的にシャットダウンするまでのラボの稼働時間
  • 完了: ラボ終了までにかかる予測時間
  1. [ラボを開始] をクリックして、ラボを起動します。トークンを求められたら、配布されたトークン (または購入したクレジット) を使用してください。

ラボ環境作成の進行状況がステータスバーに表示されます(ラボリソースの作成中でも AWS マネジメントコンソールにアクセスできますが、プロセスが完了するまで AWS リソースを完全には使用できません)。

![](https://s3-us-west-2.amazonaws.com/us-west-2-aws-training/awsu-spl/sts-sign-in-images/media/jp/loading.png)
  1. [コンソールを開く] をクリックして、AWS コンソールに自動的にログインします。

別途指示がない限り、リージョンは変更しないでください。

一般的なログインエラー

エラー: フェデレーションログイン資格情報

このエラーが発生した場合は、次のように実行します。

  • ブラウザのタブを閉じて、ラボの最初のページに戻ります
  • 数秒間そのまま待ちます
  • もう一度、[コンソールを開く] をクリックします

これで AWS マネジメントコンソールが開くはずです。

エラー: ログアウトする必要がある

このエラーが発生した場合は、次のように実行します。

  • [ここをクリックしてください] をクリックします
  • ブラウザのタブを閉じて、ラボの最初のページに戻ります
  • もう一度、[コンソールを開く] をクリックします

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