Amazon SageMaker 資料處理常見問答集

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一般問題
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遷移和存取
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定價
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一般問題

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SageMaker Data Processing 使用來自 Amazon Athena、Amazon EMR、AWS Glue 和 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) 的處理功能分析、準備、整合和協調您的資料。您可以利用開放原始碼資料處理架構 (例如 Apache Spark)，使用 Trino 大規模分析資料，以及使用 Apache Flink 和 Apache Spark 無縫建置即時分析。

SageMaker Data Processing 結合了 Amazon EMR、Athena、AWS Glue 和 Amazon MWAA。

SageMaker Data Processing 可協助您探索資料，建置資料轉換任務，協調和大規模部署資料管道。透過經濟高效且與開放原始碼 API 相容的 Apache Spark、Apache Airflow、Apache Flink、Trino 等版本，該服務可提升效能，同時比傳統開放原始碼系統更快地取得洞見。SageMaker Data Processing 可透過零 ETL 整合、聯合查詢功能和連接器來存取 Amazon SageMaker Lakehouse 中的資料來源。

遷移和存取

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不，您不需要遷移到 SageMaker。您可以像今天一樣繼續使用 Amazon EMR、Athena、AWS Glue 和 Amazon MWAA。然而，我們建議您開始使用 Amazon SageMaker，以利用統一的工具、內建的資料控管，以及簡化的 Amazon SageMaker Lakehouse 架構。

對於您在 Amazon EMR、Athena 或 AWS Glue 建立和使用的目前程式碼、查詢、任務和其他資源，不會產生任何影響。如果您願意，可以繼續利用這些服務來處理新工作負載。在這些服務中建立的資源 (例如 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 叢集上的 Amazon EMR) 可在 SageMaker 中顯示，以簡化分析和 AI 應用程式的開發。除 SageMaker 中的新開發體驗之外，Amazon EMR、AWS Glue 和 Athena 中內建的現有開發體驗仍將繼續存在。

SageMaker 中提供最新版本的 AWS Glue，即 AWS Glue 5.0。AWS Glue 5.0 加速資料處理工作負載，並提供最新的效能最佳化 Apache Spark 3.5.2 執行時期，讓您可以開發、執行和擴展以更快取得洞見。若要進一步了解，請造訪 AWS Glue。

定價

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您透過 SageMaker 使用的每項 AWS 服務均須遵守其個別定價。如需詳細資訊，請參閱 Athena、Amazon EMR、AWS Glue 和 Amazon MWAA 的 AWS 定價頁面。