対応フレームワーク

Hadoop、Spark、Presto、Hive、Flink などのビッグデータ処理フレームワークやクエリエンジンのほか、TensorFlow、MXNet、Mahout などの機械学習系、Jupyter、Zeppelinなどのノートブックなどなど様々

EMR クラスタデプロイパターン

オプションは大きく分けて3つ

[1] EMR on EC2

上記豊富なフレームワークから選べる標準的な使い方
基本はマスターノード・コアノード・タスクノードで構成
ノードタイプを固定するUniformインスタンスグループと、スポットインスタンスを組み合わせてコスト最適化戦略が組めるインスタンスフリートから選択

[2] EMR on EKS

Apache Spark on Kubernetesな使い方
既存EKS(k8s)のリソースの有効活用ができる
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-amazon-emr-on-amazon-elastic-kubernetes-service-eks/

[3] EMR Serverless

インタラクティブ操作用インターフェース

※ EMR on EC2 の Spark編

オプションは大きく分けて4つ

[1] Terminal

ターミナルでEMRマスターにSSH接続して利用（Cloud9など）

[2] JupyterHub/Zeppelin Notebook

EMRにオプションでセットアップするもの
JupyterHubの場合はhttps://[マスターパブリックDNS]:9443でアクセス
デフォルトユーザ名：jovyan、パスワード：jupyter

[3] EMRノートブック

EMR機能として提供するサーバーレスのJupyterLab環境 (またはJupyterNotebook)
EMR ノートブック自体の内容（ノートブックセル内の方程式、クエリ、モデル、コード、ナラティブテキスト）はクライアントで実行され、コマンドは EMR クラスター上のカーネルを使用して実行される
作成済みのEMRクラスターを指定して立ち上げるか、クラスタの作成も可能
ターゲットとするEMRクラスタをアタッチデタッチで切り替えられる
ノートブックの内容はS3にも保存される
標準的にインタラクティブに利用するならコレ

[4] EMR Studio

JupyterLabを中心とする統合開発環境（IDE)
Studioの配下にWorkspaceを作る（WorkspaceごとにEMRノートブック(JupyterLab)が自動作成される）
複数のユーザでのコラボレーションと、データサイエンティストやデータエンジニアのワークフローを想定した各種機能をパッケージ化したイメージ
SSOにも対応しており、マネコンログインせずに外部ID認証での利用も可能

EMR Studioセットアップメモ）

EMR StudioはSSOを利用せずIAM認証でも利用できる。
他の機能より事前準備が色々必要なため簡単にメモ

EMR Studioに設定するIAM ROLEとIAM User用のポリシー、SecurityGroupなどが必要。
既存のVPCを利用する場合に最低限必要な追加リソースは、下記GitHubのCloufFormationスタックで作成できる。
min_studio_dependencies.yml
https://github.com/aws-samples/emr-studio-samples