사용자 세그먼트를 나누고, 사용자 선호 사항을 이해하여, 좀 더 효과적인 광고를 제공하도록 클릭 스트림 데이터를 분석하는 데 Amazon EMR을 사용할 수 있습니다.    
    
Razorfish가 클릭 스트림 분석에 어떻게 EMR을 사용하는지 알아보기 »

Amazon Kinesis나 Apache Kafka에서 또는 Amazon EMR 기반 Spark Streaming의 다른 데이터 스트림에서 실시간 데이터를 사용하고 처리합니다. 내결함성이 지원되는 방식으로 스트리밍 분석을 수행하고, Amazon S3 또는 HDFS에 결과를 작성합니다.
Hearst에서 어떻게 Spark Streaming을 사용하는지 알아보기 »

Amazon EMR은 웹 및 모바일 애플리케이션에서 생성된 로그를 처리하는 데 사용할 수 있습니다. Amazon EMR은 고객이 페타바이트 규모의 비정형 또는 반정형 데이터를 애플리케이션이나 사용자에 대한 유용한 통찰력으로 전환하는 데 도움이 됩니다.
Yelp가 EMR을 사용하여 주요 웹 사이트 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보기 »

대규모 데이터 세트에 대해 정렬, 집계, 조인 등과 같은 데이터 변환 워크로드(ETL)를 신속하고 비용 효율적으로 수행하는 데 Amazon EMR을 사용할 수 있습니다.
  
Redfin이 ETL을 위해 어떻게 임시 EMR 클러스터를 사용하는지 알아보기 »

Amazon EMR 기반 Apache Spark에는 MLlib가 포함되어 있어 확장 가능한 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있으며, 사용자의 자체 라이브러리를 사용할 수도 있습니다. Spark는 데이터 세트를 인 메모리에 저장함으로써 일반적인 기계 학습 워크로드에 대해 뛰어난 성능을 제공할 수 있습니다.
Intent Media가 어떻게 Spark MLib를 사용하는지 알아보기 »

Amazon EMR은 방대한 양의 유전자 데이터와 기타 대규모 과학 데이터 집합을 빠르고 효율적으로 처리하는 데 사용할 수 있습니다. 연구원들은 AWS에서 무료로 호스팅되는 유전자 데이터에 액세스할 수 있습니다.
Apache Spark 및 정밀 의학에 대해 알아보기 »