AWS Clean Rooms lança configurações avançadas para otimizar a performance do SQL
Hoje, o AWS Clean Rooms anuncia o suporte a configurações avançadas para melhorar a performance das consultas SQL do Spark. Esse lançamento permite personalizar as propriedades do Spark e os tamanhos de computação para consultas SQL em runtime, oferecendo maior flexibilidade para atender aos seus requisitos de performance, escala e custo.
Com o AWS Clean Rooms, você pode configurar as propriedades do Spark, como configurações de partição aleatória para processamento paralelo e autoBroadcastJoinThreshold para otimizar as operações de junção, para ajudá-lo a controlar melhor o comportamento e o ajuste de consultas SQL em uma colaboração do Clean Rooms. Além disso, você pode optar por armazenar em cache os dados de uma tabela existente contendo resultados de uma consulta SQL ou criar e armazenar em cache uma nova tabela, o que ajuda a melhorar a performance e reduzir os custos de consultas complexas usando grandes conjuntos de dados. Por exemplo, um anunciante que executa uma análise de elevação em suas campanhas publicitárias pode especificar um número personalizado de trabalhadores para um tipo de instância e configurar as propriedades do Spark, sem editar sua consulta SQL, para otimizar os custos.
Com o AWS Clean Rooms, os clientes podem criar uma sala limpa de dados segura em minutos e colaborar com qualquer empresa na AWS ou no Snowflake para gerar insights exclusivos sobre campanhas publicitárias, decisões de investimento e pesquisa e desenvolvimento. Para obter mais informações sobre todas as regiões da AWS em que o AWS Clean Rooms está disponível, consulte a tabela de regiões da AWS. Para saber mais sobre como colaborar com o AWS Clean Rooms, acesse o AWS Clean Rooms.