Publié le: Apr 19, 2022
Amazon Keyspaces (pour Apache Cassandra), un service de base de données évolutif, hautement disponible et entièrement géré, compatible avec Cassandra, vous aide désormais à lire et à écrire des données plus facilement dans Apache Spark grâce au connecteur Cassandra de Spark open source.
Apache Spark est un moteur open source pour l'analytique des données à grande échelle. Les clients utilisent Apache Spark afin d'analyser de manière plus efficace des données stockées dans Amazon Keyspaces. Ils utilisent également Amazon Keyspaces afin de fournir aux applications un accès en lecture régulier et en quelques millisecondes aux données d'analytique depuis Spark. Dorénavant, vous pouvez lire et écrire des données entre Amazon Keyspaces et Spark plus simplement, à l'aide du connecteur open source Cassandra de Spark. La prise en charge du connecteur Cassandra de Spark par Amazon Keyspaces vous permet d'exécuter plus facilement des charges de travail Cassandra dans des pipelines d'analytique basés sur Spark, à l'aide d'un service de base de données entièrement géré et sans serveur. Grâce à Amazon Keyspaces, vous n'avez pas à vous soucier d'une sollicitation simultanée de vos ressources d'infrastructure sous-jacentes par Spark et vos tables. Les tables Amazon Keyspaces se mettent à l'échelle supérieure ou inférieure automatiquement, en fonction du trafic de l'application.
L'activation de la prise en charge du connecteur Cassandra de Spark par Amazon Keyspaces n'engendre pas de frais supplémentaires. La prise en charge du connecteur Cassandra de Spark est disponible dans toutes les Régions où AWS propose Amazon Keyspaces.
Pour en savoir plus, veuillez consulter Reading and writing data between Amazon Keyspaces and Apache Spark (Lecture et écriture de données entre Amazon Keyspaces et Apache Spark).