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# 使用 Amazon S3 提升 Spark 效能
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Amazon EMR 提供的功能，可在使用 Spark 查詢、讀取和寫入儲存於 Amazon S3 的資料時協助使效能優化。

[S3 Select](https://aws.amazon.com/blogs/aws/s3-glacier-select/) 可藉由將處理「下推」至 Amazon S3 改善某些應用程式中 CSV 和 JSON 檔案的查詢效能。

EMRFS S3-optimized遞交者是 [OutputCommitter](https://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/OutputCommitter.html) 類別的替代方案，其使用 EMRFS 的分段上傳功能來改善使用 Spark、DataFrames 和資料集將 Parquet 檔案寫入 Amazon S3 時的效能。

**Topics**
+ [使用 S3 Select 搭配 Spark 以提升查詢效能](emr-spark-s3select.md)
+ [EMR Spark MagicCommitProtocol](emr-spark-magic-commit-protocol.md)
+ [使用 EMRFS S3 優化遞交者](emr-spark-s3-optimized-committer.md)
+ [使用 EMRFS S3 優化遞交通訊協定](emr-spark-s3-optimized-commit-protocol.md)
+ [使用 EMRFS 的重試 Amazon S3 請求](emr-spark-emrfs-retry.md)