AWS Clean Rooms запускает поддержку Spark SQL с настраиваемым размером вычислительных ресурсов
Сегодня AWS объявляет о начале поддержки Spark SQL для AWS Clean Rooms, которая позволит клиентам выполнять собственные запросы с использованием Spark SQL. Благодаря запуску этой функции клиенты могут организовывать совместную работу в AWS Clean Rooms с помощью движка аналитики Spark и выбирать тип инстансов во время выполнения запроса для поддержки рабочих нагрузок разного размера.
Используя Spark SQL в AWS Clean Rooms, можно создавать запросы к большим наборам данных на широко используемом диалекте Spark SQL. Функционал Spark SQL в AWS Clean Rooms обеспечивает более гибкую настройку и распределение ресурсов для выполнения SQL-запросов в зависимости от требуемой производительности, масштабируемости и стоимости. Например, клиенты могут использовать конфигурации с крупными инстансами, чтобы обеспечить необходимую производительность для обработки сложных наборов данных и запросов, или же использовать инстансы меньшего размера для оптимизации затрат. Данная функция является новейшим пополнением широкого спектра возможностей анализа в AWS Clean Rooms, включающих агрегацию, перечисление и настраиваемые правила анализа SQL, машинное обучение и дифференциальную конфиденциальность Clean Rooms, а также конструктор анализа без написания кода.
Функция Spark SQL для AWS Clean Rooms является общедоступной в этих регионах AWS и доступна только для настраиваемого правила анализа. Решение AWS Clean Rooms помогает клиентам и их партнерам легко анализировать общие наборы данных и работать над ними вместе, не раскрывая и не копируя собственные данные друг друга. Компании могут развертывать в этом решении собственные пустые комнаты без необходимости создавать, использовать и поддерживать свои уникальные решения или выводить данные за пределы среды AWS. См. дополнительные сведения об AWS Clean Rooms.