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# Migliorare le prestazioni di Spark con Amazon S3
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Amazon EMR offre caratteristiche che aiutano a ottimizzare le prestazioni quando si usa Spark per eseguire query e leggere e scrivere i dati salvati in Amazon S3.

[S3 Select](https://aws.amazon.com/blogs/aws/s3-glacier-select/) può migliorare le prestazioni delle query per i file CSV e JSON in alcune applicazioni mediante il pushdown dell'elaborazione ad Amazon S3.

Il S3-optimized committer EMRFS è un'alternativa alla [OutputCommitter](https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/OutputCommitter.html)classe, che utilizza la funzionalità di caricamento multiparte di EMRFS per migliorare le prestazioni durante la scrittura di file Parquet su Amazon S3 utilizzando Spark e Datasets. DataFrames

**Topics**
+ [Usare S3 Select con Spark per migliorare le prestazioni delle query](emr-spark-s3select.md)
+ [EMR Spark MagicCommitProtocol](emr-spark-magic-commit-protocol.md)
+ [Utilizzate il committer EMRFS S3-optimized](emr-spark-s3-optimized-committer.md)
+ [Usa il protocollo di commit EMRFS S3-optimized](emr-spark-s3-optimized-commit-protocol.md)
+ [Effettuare nuovi tentativi per le richieste Amazon S3 con EMRFS](emr-spark-emrfs-retry.md)