Amazon Athena für Apache Spark ist jetzt in Amazon SageMaker-Notebooks verfügbar
Amazon SageMaker unterstützt jetzt Amazon Athena für Apache Spark und vereint so ein neues Notebook-Erlebnis und ein schnelles Serverless-Spark-Erlebnis in einem einheitlichen Arbeitsbereich. Jetzt können Dateningenieure, Analysten und Datenwissenschaftler problemlos von einem Ort aus Daten abfragen, Python-Code ausführen, Jobs entwickeln, Modelle trainieren, Daten visualisieren und mit KI arbeiten, ohne eine Infrastruktur oder eine zweite Abrechnungsebene verwalten zu müssen.
Athena für Apache Spark lässt sich in Sekundenschnelle skalieren, um beliebige Workloads zu unterstützen, von interaktiven Abfragen bis hin zu Aufträgen im Petabyte-Bereich. Athena für Apache Spark läuft jetzt auf Spark 3.5.6, derselben leistungsstarken Spark-Engine, die in AWS verfügbar ist und für offene Tabellenformate wie Apache Iceberg und Delta Lake optimiert wurde. Damit erhalten Sie neue Debugging-Features, Echtzeitüberwachung in der Spark-Benutzeroberfläche und sichere interaktive Cluster-Kommunikation über Spark Connect. Wenn Sie diese Features nutzen, um mit Ihren Daten zu arbeiten, setzt Athena für Spark jetzt Zugriffskontrollen auf Tabellenebene durch, die in AWS Lake Formation definiert sind.
Athena für Apache Spark ist jetzt mit Amazon SageMaker-Notebooks in allen Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Unified Studio unterstützt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Apache Spark Engine Version 3.5, im AWS-News-Blog oder der Amazon SageMaker-Dokumentation. Besuchen Sie den Leitfaden Erste Schritte, um die Lösung in Amazon SageMaker-Notebooks auszuprobieren.