是的，BigDL可以在AWS EMR（Amazon Elastic MapReduce）中运行。以下是一个示例代码，演示了如何在AWS EMR中运行BigDL。

首先，您需要创建一个EMR集群，确保您的集群版本支持Spark和BigDL。您可以选择适当的实例类型和集群配置。

接下来，您可以使用以下代码示例在EMR集群上运行BigDL：

from pyspark.sql import SparkSession
from bigdl.util.common import init_engine
from bigdl.nn.layer import Sequential, Linear, LogSoftMax
from bigdl.optim.optimizer import *
from bigdl.dataset import mnist

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("BigDL on EMR") \
    .getOrCreate()

# 初始化BigDL引擎
init_engine()

# 加载MNIST数据集
train_data, test_data = mnist.get_mnist()

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Linear(784, 128).set_name('fc1'))
model.add(Linear(128, 64).set_name('fc2'))
model.add(Linear(64, 10).set_name('fc3'))
model.add(LogSoftMax().set_name('output'))

# 定义优化器
optimizer = Optimizer(
    model=model,
    training_rdd=train_data,
    criterion=ClassNLLCriterion(),
    optim_method=SGD(learningrate=0.01),
    end_trigger=MaxEpoch(10),
    batch_size=2048)

# 训练模型
trained_model = optimizer.optimize()

# 在测试集上评估模型
evaluator = Evaluator(
    model=trained_model,
    val_rdd=test_data,
    criterion=ClassNLLCriterion(),
    batch_size=2048)
result = evaluator.evaluate()

print("Test accuracy:", result)

# 停止SparkSession
spark.stop()

您可以将此代码保存为Python脚本并将其上传到您的EMR集群。然后，使用spark-submit命令提交脚本以在集群上运行BigDL。

请注意，您需要确保在EMR集群上正确配置和安装BigDL及其依赖项。您可以使用AWS EMR的自定义脚本操作来自动化此过程。

此外，您还可以使用AWS EMR的Notebook功能，在EMR集群上使用Jupyter Notebook来运行BigDL。这使得在EMR集群上探索和开发BigDL应用程序更加方便。

希望这可以帮助您在AWS EMR中运行BigDL！