AWS Clean Rooms introduce configurazioni avanzate per ottimizzare le prestazioni SQL
AWS Clean Rooms introduce il supporto per nuove configurazioni avanzate per ottimizzare le prestazioni delle query Spark SQL. Questo aggiornamento consente di personalizzare le proprietà Spark e le dimensioni di calcolo per le query SQL durante il runtime, offrendo una maggiore flessibilità per soddisfare i requisiti di prestazioni, scalabilità e costi.
Con AWS Clean Rooms è possibile configurare le proprietà Spark, come le impostazioni di partizionamento shuffle per l'elaborazione parallela e la soglia autoBroadcastJoinThreshold per ottimizzare le operazioni di join, per favorire un miglior controllo del comportamento e dell'ottimizzazione delle query SQL in una collaborazione Clean Rooms. Inoltre, è possibile scegliere di memorizzare nella cache i dati di una tabella esistente contenente i risultati di una query SQL o creare e memorizzare nella cache una nuova tabella, per contribuire a migliorare le prestazioni e ridurre i costi delle query complesse che utilizzano set di dati di grandi dimensioni. Ad esempio, un inserzionista che esegue un'analisi dell'impatto incrementale sulle proprie campagne pubblicitarie può specificare un numero personalizzato di worker per un tipo di istanza e configurare le proprietà Spark senza modificare la query SQL, ottimizzando i costi.
Con AWS Clean Rooms, i clienti possono creare in pochi minuti una camera bianca di dati sicura e collaborare con qualsiasi azienda su AWS o Snowflake per generare informazioni uniche su campagne pubblicitarie, decisioni di investimento e attività di ricerca e sviluppo. Per ulteriori informazioni sulle regioni AWS in cui è disponibile AWS Clean Rooms, consulta la tabella delle Regioni AWS. Per maggiori informazioni sulla collaborazione con AWS Clean Rooms, vai alla pagina di AWS Clean Rooms.