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# Tutorial per EMR Serverless
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Questa sezione descrive i casi d'uso più comuni quando si lavora con applicazioni EMR Serverless. Ciò include una varietà di strumenti tra cui Hudi e Iceberg per lavorare su set di dati di grandi dimensioni e utilizzare le librerie Python e Python per inviare lavori Spark.

**Topics**
+ [Utilizzo di Java 17 con Amazon EMR Serverless](using-java-runtime.md)
+ [Utilizzo di Apache Hudi con EMR Serverless](using-hudi.md)
+ [Utilizzo di Apache Iceberg con EMR Serverless](using-iceberg.md)
+ [Utilizzo delle librerie Python con EMR Serverless](using-python-libraries.md)
+ [Utilizzo di diverse versioni di Python con EMR Serverless](using-python.md)
+ [Utilizzo di Delta Lake OSS con EMR Serverless](using-delta-lake.md)
+ [Invio di lavori EMR Serverless da Airflow](using-airflow.md)
+ [Utilizzo delle funzioni Hive definite dall'utente con EMR Serverless](using-hive-udf.md)
+ [Utilizzo di immagini personalizzate con EMR Serverless](using-custom-images.md)
+ [Utilizzo dell'integrazione di Amazon Redshift per Apache Spark su Amazon EMR Serverless](emr-spark-redshift.md)
+ [Connessione a DynamoDB con Amazon EMR Serverless](using-ddb-connector.md)
+ [Utilizzo di dbt-core con EMR Serverless](tutorials-dbt.md)
+ [Utilizzo di una propagazione affidabile delle identità con Amazon SageMaker Unified Studio](tutorial-tip-smus.md)