AWS Clean Rooms agora oferece suporte a propriedades configuráveis do Spark para PySpark
O AWS Clean Rooms agora oferece suporte a propriedades configuráveis do Spark para trabalhos do PySpark, o que oferece aos clientes a capacidade de otimizar suas workloads com base em seus requisitos de performance e escala. Com este lançamento, os clientes podem personalizar as configurações do Spark, como sobrecarga de memória, simultaneidade de tarefas e tempos limite de rede para cada análise que usa o PySpark, a API do Python para o Apache Spark. Por exemplo, uma empresa de pesquisa farmacêutica que colabora com organizações de saúde para obter dados reais de ensaios clínicos pode definir ajustes de memória específicos para workloads em grande escala para melhorar a performance e otimizar os custos.
O AWS Clean Rooms ajuda empresas e seus parceiros a analisar e colaborar com facilidade em conjuntos de dados coletivos, sem revelar ou copiar os dados subjacentes de outras pessoas. 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.