翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # EKS での Amazon EMR とは Amazon EMR on EKS には、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) でオープンソースのビッグデータフレームワークを実行できる Amazon EMR のデプロイオプションが用意されています。Amazon EMR on EKS ではオープンソースアプリケーションのコンテナが自動的に構築、設定、管理されるため、ユーザーは分析ワークロードの実行に集中できます。 Amazon EMR を既に使用しているユーザーは、Amazon EMR ベースのアプリケーションを他のタイプのアプリケーションと共に同じ Amazon EKS クラスター上で実行できるようになります。さらに、このデプロイオプションを使用するとリソース使用率が向上し、複数のアベイラビリティーゾーンにわたるインフラストラクチャ管理が簡素化されます。Amazon EKS でビッグデータフレームワークを既に実行している場合は、Amazon EMR を使用してプロビジョニングと管理を自動化し、Apache Spark をより迅速に実行できるようになります。 Amazon EMR on EKS を使用すると、チームはより効率的にコラボレーションでき、大量のデータをより簡単かつ費用対効果の高い方法で処理できます。 + インフラストラクチャをプロビジョニングしなくても、共通のリソースプールでアプリケーションを実行できます。[Amazon EMR Studio](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio.html) と AWS SDK または AWS CLI を使用して、EKS クラスターで実行されている分析アプリケーションを開発、送信、診断できます。Amazon EMR on EKS でスケジュールされたジョブは、セルフマネージドの Apache Airflow またはAmazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) を使用して実行できます。 + インフラストラクチャチームは、共通のコンピューティングプラットフォームを一元管理して、Amazon EMR ワークロードを他のコンテナベースのアプリケーションと統合できます。一般的な Amazon EKS ツールを使用してインフラストラクチャ管理を簡素化し、さまざまなバージョンのオープンソースフレームワークを必要とするワークロードに共有クラスターを利用できます。さらに、Kubernetes クラスターの管理と OS のパッチ適用が自動化されるため、運用上のオーバーヘッドを削減できます。Amazon EC2 と を使用すると AWS Fargate、複数のコンピューティングリソースを有効にして、パフォーマンス、運用、または財務の要件を満たすことができます。 次の図は、Amazon EMR の 2 つの異なるデプロイモデルを示しています。 ![Amazon EMR のデプロイオプション](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/images/emr-on-eks-deployment.png) **Topics** + [Amazon EMR on EKS のアーキテクチャ](emr-eks-overview.md) + [Amazon EMR on EKS の概念と用語の理解](emr-eks-concepts.md) + [Amazon EMR on EKS 仮想クラスターに作業を送信するとどうなるか](emr-eks-how.md)