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# Amazon S3 で Spark のパフォーマンスを向上させる
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Amazon EMR には、Spark を使用して Amazon S3 に保存されたデータのクエリ、読み取り、および書き込みを行うときのパフォーマンスを最適化するのに役立つ機能が用意されています。

[S3 Select](https://aws.amazon.com/blogs/aws/s3-glacier-select/) では、Amazon S3 に処理を「プッシュダウン」することで一部のアプリケーションの CSV および JSON ファイルのクエリパフォーマンスを向上させることができます。

EMRFS S3 向けに最適化されたコミッターは [OutputCommitter](https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/OutputCommitter.html) クラスに代わるものであり、EMRFS のマルチパートアップロード機能を使用して、Spark、DataFrames、および Datasets で Amazon S3 に Parquet ファイルを書き込むときのパフォーマンスを向上させます。

**Topics**
+ [S3 Select と Spark を使用してクエリパフォーマンスを向上させる](emr-spark-s3select.md)
+ [EMR Spark MagicCommitProtocol](emr-spark-magic-commit-protocol.md)
+ [EMRFS S3 向けに最適化されたコミッターを使用する](emr-spark-s3-optimized-committer.md)
+ [EMRFS S3 向けに最適化されたコミットプロトコルを使用する](emr-spark-s3-optimized-commit-protocol.md)
+ [EMRFS で Amazon S3 リクエストを再試行する](emr-spark-emrfs-retry.md)