INTRODUCTION TO AMAZON ELASTIC MAPREDUCE (EMR) EĞİTİMİ

Büyük veriyi yönetilen kümelerde işleyin

Hadoop, Spark, küme yapılandırması, EMRFS ve maliyet optimizasyonu başlıklarında laboratuvar odaklı 2 günlük uygulamalı program

Bu eğitim, Amazon EMR ile bulutta yönetilen Hadoop ve Spark kümeleri kurmayı anlatır. Master, core ve task düğüm rolleri, EMR sürümleri ve uygulama seçimi, EMRFS ile S3 entegrasyonu, Spark ve Hive işleri, step ve bootstrap action, managed scaling, Spot düğüml…

2 gün Temel Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

EMR kümeleri, Spark ve Hadoop ile bulutta büyük veri işleme

Bu eğitim, Amazon EMR ile bulutta yönetilen Hadoop ve Spark kümeleri kurmayı anlatır. Master, core ve task düğüm rolleri, EMR sürümleri ve uygulama seçimi, EMRFS ile S3 entegrasyonu, Spark ve Hive işleri, step ve bootstrap action, managed scaling, Spot düğümleri, geçici ve kalıcı küme tasarımı, Glue Data Catalog ile Zeppelin ve EMR Studio kullanımı uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, canlı gösterim ve uygulamalı laboratuvar.

Seviye

Temel Seviye — Hadoop, Spark, küme yapılandırması, EMRFS ve maliyet optimizasyonu konularını kapsayan uygulamalı eğitim

Öğrenme Metodu

Bulut hesabında konsol ve CLI ile adım adım laboratuvarlar yapılır, ardından kısa senaryo çalışmalarıyla pekiştirilir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Hızlı Küme

Dakikalar içinde Spark ve Hadoop kümesi başlatıp işi bitince kapatırsınız.

🛠️S3 Veri Gölü

EMRFS ile depolama ve hesaplamayı ayırıp esnek mimari kurarsınız.

🔍Maliyet Kazancı

Spot ve managed scaling ile küme maliyetini azaltırsınız.

Anahtar Konular

Amazon EMR eğitimiAWS Elastic MapReduceEMR SparkHadoop AWSEMRFSEMR managed scalingAWS büyük veriPySpark EMREMR Studio
“Hesaplama geçici, veri kalıcı olduğunda büyük veri mimarisi esner.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Temel Bulut Bilgisi

Bulut hizmet modelleri, bölge ve erişilebilirlik bölgesi kavramlarına genel aşinalık yeterlidir.

2
Büyük Veri Temeli

SQL ve temel Python ile Hadoop ve Spark kavramlarına giriş düzeyi aşinalık faydalıdır.

3
Çalışma Ortamı

Güncel tarayıcı ve kararlı internet bağlantısı olan bir bilgisayar gerekir; laboratuvarlar için bir bulut hesabı veya kum havuzu ortamı kullanılır.

4
Komut Satırı

Terminalde temel gezinme ve JSON çıktısı okuma alışkanlığı laboratuvarları hızlandırır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı EMR kümesi başlatır ve Spark işini S3 verisi üzerinde çalıştırır.
Modül 1
EMR Mimarisi
  • Primary, core ve task düğümleri ile sorumlulukları
  • HDFS ve YARN kaynak yönetimi özeti
  • EMR sürümleri ve uygulama paketleri (Spark, Hive, Presto/Trino, HBase)
  • Uygulama kullanıcı arayüzleri: YARN, Spark History Server
  • EMR on EC2, EMR on EKS ve EMR Serverless farkı
  • Küme yaşam döngüsü: STARTING, RUNNING, TERMINATING
Modül 2
Küme Oluşturma
  • Konsol ve create-cluster CLI komutu
  • Instance groups ve instance fleets seçimi
  • VPC, subnet ve güvenlik grupları
  • EMR rolleri: EMR_DefaultRole ve EMR_EC2_DefaultRole
  • Bootstrap action ile özel kurulum
  • SSH, Session Manager ve Uygulama UI erişimi
Modül 3
S3 ve EMRFS
  • EMRFS ile s3:// yollarından okuma ve yazma
  • Depolama ve hesaplamanın ayrılması ve geçici küme modeli
  • Parquet ve ORC sütunlu format avantajları
  • Glue Data Catalog'u Hive metastore olarak kullanma
  • S3 tutarlılığı ve çıktı dizini yönetimi
  • S3 şifrelemesi ve EMR güvenlik yapılandırması
Modül 4
Spark İşleri
  • spark-submit ile iş gönderme ve step olarak ekleme
  • PySpark ile DataFrame okuma, filtreleme ve toplulaştırma
  • Spark SQL ve Hive tabloları
  • Partition, shuffle ve executor bellek ayarları
  • Spark History Server ile iş analizi
  • Çıktının S3'e Parquet olarak yazılması
Günün hedefiKatılımcı küme maliyetini optimize eder, güvenlik yapılandırması uygular ve işleri izler.
Modül 1
Step ve Otomasyon
  • Step türleri: custom JAR, Spark, Hive
  • Geçici küme: iş bitince otomatik sonlandırma (auto-terminate)
  • Step Functions veya Airflow ile EMR iş akışı
  • Hata durumunda ActionOnFailure seçenekleri
  • Zamanlanmış küme başlatma
  • Parametreli ve tekrar edilebilir iş tanımları
Modül 2
Ölçekleme ve Spot
  • EMR Managed Scaling ve minimum/maksimum sınırlar
  • Task düğümlerinde Spot kullanımı ve kesinti yönetimi
  • Instance fleet ile çoklu örnek tipi ve tahsis stratejisi
  • Graviton örnekleriyle maliyet düşürme
  • Kapasite ayırma ve Savings Plans
  • İş yüküne göre uygun örnek ailesi seçimi
Modül 3
Güvenlik ve Erişim
  • Security configuration: dinlenme ve aktarım şifreleme
  • Kerberos kimlik doğrulama ve LDAP'a genel bakış
  • Lake Formation ve IAM ile tablo bazlı erişim
  • EMR ağ yalıtımı ve özel subnet kullanımı
  • Runtime role ile iş bazlı yetkilendirme
  • Denetim için CloudTrail ve log yapılandırması
Modül 4
İzleme ve Sorun Giderme
  • CloudWatch ve Ganglia metrikleri
  • Log dizini (S3 log URI) ve YARN uygulama logları
  • Yaygın hatalar: bellek yetersizliği ve veri çarpıklığı (skew)
  • EMR Studio ile not defteri tabanlı geliştirme
  • Küme maliyetini etiketleme ve takip
  • EMR ve Glue ETL tercih ölçütleri

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Küme Kurulumu

CLI ve konsol ile EMR kümesi oluşturabilirsiniz.

🔧
Düğüm Tasarımı

Primary, core ve task düğümlerini iş yüküne göre boyutlandırabilirsiniz.

📊
EMRFS Kullanımı

S3'teki veri üzerinde depolama-hesaplama ayrımıyla çalışabilirsiniz.

🔐
Spark İşi

PySpark ile veri okuyup dönüştürerek Parquet çıktısı üretebilirsiniz.

🚀
İş Otomasyonu

Geçici küme ve step yapısıyla tekrar edilebilir iş akışı kurabilirsiniz.

🧩
Maliyet Optimizasyonu

Managed scaling ve Spot ile küme maliyetini azaltabilirsiniz.

📈
Güvenlik

Security configuration ve Lake Formation ile erişimi yönetebilirsiniz.

🛡️
Hata Ayıklama

Spark History Server ve loglarla yaygın performans sorunlarını teşhis edebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Büyük veri işleme yapan veri mühendisleri
  • analistler
  • altyapı ekipleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Büyük veri işleme yapan veri mühendisleri, analistler ve altyapı ekipleri için uygundur.
Hadoop bilgisi gerekli mi?
Gerekmez; HDFS ve YARN temelleri eğitimde özetlenir, ağırlık Spark ve S3 üzerindedir.
EMR Serverless konusu işleniyor mu?
EMR on EC2 ana eksendir; EMR on EKS ve Serverless seçenekleri karşılaştırma düzeyinde anlatılır.
Spot kullanımı güvenli mi?
Task düğümlerinde Spot kullanımı, kesinti toleransı ve instance fleet ile uygulamalı gösterilir.
Sertifika veriliyor mu?
Katılım ve başarı koşulunu sağlayanlara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Introduction to Amazon Elastic MapReduce (EMR) Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 27.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeTemel Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Bulut Bilişim TemelleriGoogle Professional Cloud Architect: Using Cloud Run & Cloud Run Functions Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Architect: Using Cloud Run & Cloud Run Functions Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Architect Cloud Run ve Functions eğitimi: Cloud Run, job, Eventarc ve Cloud Run functions uygulamaları. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriGoogle Professional Cloud Architect: Using Managed Instance Groups Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Architect: Using Managed Instance Groups Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Architect MIG Kullanımı eğitimi: Instance template, MIG kurulumu, yük dengeleyici ve güncelleme. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriGoogle Professional Cloud Developer: Cloud Applications & APIs Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Developer: Cloud Applications & APIs Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Developer Uygulamalar ve API ler eğitimi: API tasarımı, API Gateway, OAuth 2.0 ve istemci kütüphaneleri. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriGoogle Professional Cloud Developer: Deploying Google Applications to GKE Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Developer: Deploying Google Applications to GKE Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Developer GKE ye Uygulama Dağıtımı eğitimi: Dockerfile, Artifact Registry, GKE manifestleri ve Skaffold. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
Bulut Bilişim TemelleriGoogle Professional Cloud Developer: Infrastructure Design Eğitimi
Bulut Bilişim Eğitimleri

Google Professional Cloud Developer: Infrastructure Design Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Cloud Developer Altyapı Tasarımı eğitimi: Compute ve veritabanı seçimi, VPC, IAM ve Terraform ile altyapı. 2 günlük uygulamalı program.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn