Sổ tay Studio hợp nhất của Amazon SageMaker hiện hỗ trợ EMR phi máy chủ
Sổ tay Studio hợp nhất của Amazon SageMaker hiện hỗ trợ Amazon EMR phi máy chủ với Apache Spark Connect, đem đến cho kỹ sư và chuyên viên phân tích dữ liệu mức độ linh hoạt cao hơn trong việc lựa chọn thời gian hoạt động Spark của họ cho khối lượng công việc kỹ thuật dữ liệu và phân tích tương tác. Giờ đây, bên cạnh Amazon Athena Spark, người dùng có thể tận dụng Amazon EMR phi máy chủ làm thời gian hoạt động Spark của họ, lựa chọn công cụ tối ưu dựa trên yêu cầu của mình.
Với sự ra mắt này, bạn có thể chạy PySpark và Spark SQL trên Ứng dụng Spark EMR phi máy chủ trong các ô của Sổ tay. Người dùng có thể chọn thời gian hoạt động Spark của mình từ bảng điều khiển bên của Sổ tay và thời gian hoạt động được chọn áp dụng cho cả ô Python và SQL. Ngoài ra, người dùng có thể tận dụng trợ lý AI tích hợp SageMaker Data Agent để tạo mã và kế hoạch thực thi từ câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp tăng tốc quy trình phát triển Spark với EMR phi máy chủ. Tổ chức có thể tận dụng dung lượng được khởi tạo trước để cải thiện thời gian bắt đầu phiên, đồng thời, hưởng lợi từ khả năng giám sát bằng giao diện người dùng Spark thống nhất trên tất cả các công cụ được hỗ trợ để có được khả năng hiển thị nhất quán đối với việc thực thi và hiệu suất công việc. Ngoài ra, EMR phi máy chủ cung cấp hỗ trợ kết nối VPC cho khối lượng công việc yêu cầu cách ly mạng.
Tính năng này được cung cấp ở tất cả các Khu vực AWS có cung cấp Studio hợp nhất của Amazon SageMaker, hỗ trợ sổ tay Studio hợp nhất của SageMaker và môi trường JupyterLab IDE. Để bắt đầu sử dụng, hãy xem Hướng dẫn sử dụng Studio hợp nhất của Amazon SageMaker.