Big Data on AWS

ステップ: 3 5時間 クレジット: 26

Scientists, developers, and other technologists from many different industries are taking advantage of AWS to perform big data analytics and meet the challenges of the increasing volume, variety, and velocity of digital information. AWS offers a portfolio of cloud computing services to help you manage big data by reducing costs, scaling to meet demand, and increasing the speed of innovation. In this quest, you’ll learn to work with advanced services for Big Data.


This quest is designed to teach you how to work with AWS services to perform big data analytics on the cloud.

Quest Outline


Working with Amazon Redshift(日本語版)

このラボでは、クラスターの作成、データのロード、クエリの実行、パフォーマンスのモニタリングなど、Amazon RedShift の使い方をデモンストレーションします。注: このラボの一環で、無料の SQL クライアントをダウンロードします。

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Exploring Google Ngrams with Amazon EMR(日本語版)

このラボでは、ビッグデータを処理するための Amazon Elastic MapReduce (EMR) クラスターを起動し、Hive と SQL スタイルのクエリを併用してデータを分析する方法について説明します。Amazon EMR を使用して小さな Hadoop クラスターを作成し、Amazon S3 に保存されているデータに対してインタラクティブな Hive クエリを実行できるようにします。また、Hive を使用して有用性の高い方法でデータを標準化します。さらに、有益な結果でテーブルを生成

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Analyze Big Data with Hadoop

In this lab, you will deploy a fully functional Hadoop cluster, ready to analyze log data in just a few minutes. You will start by launching an Amazon EMR cluster and then use a HiveQL script to process sample log data stored in an Amazon S3 bucket. HiveQL is a SQL-like scripting language for data warehousing and analysis. You can then use a similar setup to analyze your own log files.