Amazon Athena para Apache Spark

Execute análises interativas no Apache Spark em menos de um segundo

Por que o Athena no Apache Spark?

Comece a usar análises interativas com o Amazon Athena para Apache Spark em menos de um segundo para analisar petabytes de dados. As aplicações Spark interativas são iniciadas instantaneamente e executadas de maneira mais rápida com nosso tempo de execução Spark otimizado. Assim, você gasta mais tempo em insights, e não à espera de resultados. Crie aplicações Spark usando a expressividade do Python com uma experiência simplificada de notebook em um console do Athena ou por meio de APIs do Athena. Com o modelo do Athena sem servidor e totalmente gerenciado, não há recursos para gerenciar, provisionar e configurar, nem uma taxa mínima ou custos de configuração. Você apenas pagará pelas consultas que executar.

Benefícios

Gaste mais tempo em insights, e não na espera de resultados. As aplicações Spark interativas são iniciadas em menos de um segundo e executadas de maneira mais rápida com nosso tempo de execução Spark otimizado.
Use a expressividade do Python com a famosa framework Spark de código aberto para buscar insights mais complexos com base nos seus dados. Use notebooks para consultar dados, encadear cálculos e visualizar resultados.
Execute aplicações Spark de maneira econômica, sem provisionar e gerenciar recursos. Crie aplicações Spark sem se preocupar com upgrades de versão ou configurações Spark.
Trabalhe com dados em vários data lakes, em formatos de dados abertos e com suas aplicações empresariais sem mover os dados. Use os dados descobertos e categorizados pelo AWS Glue para criar seus insights do Spark.

Casos de uso

Use o Athena e o AWS Glue para explorar conjuntos de dados e trabalhar com dados. 

Visualize um agrupamento de vários formatos e conjuntos de dados para formular insights.

Crie aplicações SaaS que usam o Athena para Apache Spark e trabalhe interativamente com dados.

Explore datastores para gerar conjuntos de dados de amostra e recursos interativos.