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Utilizzare Apache Spark in Amazon Athena
Amazon Athena facilita l'esecuzione di analisi e l'esplorazione dei dati in modo interattivo mediante Apache Spark senza la necessità di pianificare, configurare o gestire le risorse. Eseguire le applicazioni Apache Spark su Athena significa inviare il codice Spark per l'elaborazione e ricevere direttamente i risultati senza la necessità di configurazioni aggiuntive. Apache Spark su Amazon Athena è serverless e offre il dimensionamento automatico e on demand per l'elaborazione istantanea, in modo da far fronte ai cambiamenti dei volumi di dati e dei requisiti di elaborazione.
Nella versione di rilascioPySpark versione del motore 3, puoi utilizzare l'esperienza notebook semplificata nella console Amazon Athena per sviluppare applicazioni Apache Spark utilizzando Python o notebook Athena. APIs
Nella versione releaseApache Spark versione 3.5, puoi eseguire il codice Spark dai notebook Amazon SageMaker Unified Studio o dai tuoi client preferiti compatibili con Spark Connect.
Amazon Athena offre le seguenti funzionalità:
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Utilizzo della console: invia le tue applicazioni Spark dalla console Amazon Athena (solo Pyspark enginer versione 3).
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Scripting: crea ed esegui il debug di applicazioni Apache Spark in Python in modo rapido e interattivo.
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Dimensionamento dinamico: Amazon Athena determina automaticamente le risorse di elaborazione e memoria necessarie per eseguire un processo e dimensiona continuamente tali risorse di conseguenza fino ai massimi specificati. Questo dimensionamento dinamico riduce i costi senza influire sulla velocità.
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Esperienza notebook: usa i notebook Amazon SageMaker AI Unified Studio per creare, modificare ed eseguire calcoli utilizzando un'interfaccia familiare. Nella versione 3 del motore Pyspark, puoi utilizzare notebook in-console Athena compatibili con i notebook Jupyter e contenenti un elenco di celle che vengono eseguite in ordine come calcoli. Il contenuto delle celle può includere codice, testo, Markdown, matematica, grafici e rich media.
Per ulteriori informazioni, consultare Eseguire Spark SQL su Amazon Athena Spark
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