支援を受けたストレージでデータをどのように消費するかを実証することです。クライアント機能をテストするステップのリストを示しましたがテストはオプションです。ジョブを発行できるはずです。この機能を試すには、エッジノードに次のいくつかのステップを適用しましょう。使用してエッジノードにログインする。タブからこのホストのアドレスを選択する。使用したりすることができる。ユーザーを切り替える。サンプルジョブを発行する。コンソールでジョブのステータスを確認する。サンプルジョブが正常に終了するはずです。値が表示されるはずです。ジョブステータスを確認します。して実行され、正常に完了していることが分かります。テーブルのデータを実行し、このセットアップをさらにテストします。テーブルのリストとそのコンテンツを確認します。消費データからのモデルを実行していきます。アドレスを見つけます。ログインが成功すると、このウェルカムウィンドウに移動します。書き込みを行うところです。スタックを介してファイルのセットアップが済んでいるため、追加の構成は不要です。パッケージを添付します。メタデータも表示されます。作成したため、次に示すように、これらのテーブルは「yarn」の下に表示されます。下に配置されています。アプリケーションのステータスを見つけることができます。あることに注意してください。アプリログを確認してください。テーブルのデータにアクセスできるかどうかをテストします。テーブルを選択します。テーブルを選択します。クラスターに格納されたデータを消費できることが分かります。バケットへ再度書き込めるようにしたいと考えるかも知れません。データを書き込めるかどうかを確認するのは良い案です。テーブルを読み込みます。データを書き込みます。ロケーションは次のように表示されます。書き込みログを確認できます。データを分析し、グラフを描いてみましょう。数を確認してください。いう数値が返るはずです。count続いて、各レートのコードタイプの走行回数を見つけます。交渉後のレートを意味します。詳細については、タクシーデータの詳細辞書をご覧ください。残りの乗客は、利用後に標準のレートを支払ったと言えます。次に、ニューヨークエリアとクイーンズおよびマンハッタン間での平均的な走行時間を割り出します。タクシーを降車したゾーンをそれぞれ示します。エルムハースト地区に該当します。詳細については、こちらのタクシーゾーン検索テーブルを参照してください。分であったと言えます。分を越える希なピーク時間が見られました。インスタンス上に作成する方法を解説することです。クライアントを使用してワークロードをリモートで発行するかを紹介することです。エッジノードを作成することもできます。環境から完全に切り離すことができます。このソリューションをさらに強化し、本番環境で利用できるようにするには、以下のオプションをご覧ください。ようなものを使用できます。再作成することが可能である点です。クライアントノードの構成を変更する必要はありません。作成する方法を解説しています。同じことを実行可能です。その場合、データ分析ソリューションにシングルサインオン方式を導入できます。このアプローチを使用することで、潜在的な故障が起こる前に、データサイエンティストに前もって伝えることができます。ユーザーが独自のデータでパターンを検出するために、潜在的な多数のモデルを適用できるオープンソース型のソフトウェアです。インストールできます。パッケージを追加することもできます。環境により異なるため)、この章では生じる可能性のある共通の問題とその解決方法について説明します。アドレスに接続していることを確認してください。タブから確認できます。スクリプトを実行します。ロケーションにアップロードします。書き込みアクセス許可がない場合は、このステップジョブが失敗します。エッジノードインスタンスに割り当てられています。ロケーションへの書き込みアクセスがあるものと想定しています。タイムアウトを起こす、または失敗する。ファイルにログを書き込みます。利用できるようになるまで待機します。この節は20分後にタイムアウトします。スクリプトが指定された時間内にこのファイルを見つけ出せないと、その後の実行は失敗します。インスタンスがインターネットに接続できない場合は、インスタンスはそのパッケージをダウンロードしてインストールできないため、テンプレートが失敗する場合があります。備えたパブリックサブネットかプライベートサブネットを選ぶようにしてください。