Мы используем основные файлы cookie и аналогичные инструменты, необходимые для работы нашего сайта и предоставления услуг, а также эксплуатационные файлы cookie для сбора анонимной статистики, чтобы вносить улучшения и понимать, как клиенты используют наш сайт. Основные файлы cookie нельзя деактивировать, но вы можете нажать «Настроить» или «Отклонить», чтобы отказаться от использования эксплуатационных файлов cookie.
Если вы согласны, AWS и уполномоченные третьи стороны также будут использовать файлы cookie для предоставления полезных функций сайта, запоминания ваших предпочтений и отображения соответствующих контента и рекламы. Чтобы принять или отклонить все второстепенные файлы cookie, нажмите «Принять» или «Отклонить». Чтобы настроить cookie более подробно, нажмите «Настроить».
Необходимые файлы cookie требуется для работы нашего сайта и служб, и их нельзя отключить. Обычно они устанавливаются при выборе параметров конфиденциальности, входе в аккаунт, заполнении форм и других действиях на сайте.
Файлы cookie, связанные с производительностью, предоставляют анонимную статистику о том, как клиенты просматривают наш сайт, чтобы мы могли улучшить его работу и повысить производительность. Одобренные третьи стороны могут проводить анализ от нашего имени, но не имеют право использовать данные в своих целях.
Функциональные файлы cookie помогают нам предоставлять полезные функции сайта, запоминать ваши предпочтения и отображать соответствующий контент. Одобренные третьи стороны могут устанавливать эти файлы cookie для предоставления определенных функций сайта. Если вы не разрешаете применять эти файлы cookie, некоторые (или все) эти сервисы могут работать неправильно.
Эти файлы cookie устанавливаются на наш сайт нами или нашими рекламными партнерами. Они помогают нам персонализировать рекламу. Если вы отключите эти файлы cookie, реклама станет менее релевантной.
Блокировка некоторых типов файлов cookie может повлиять на вашу работу с нашими сайтами. Вы можете в любое время изменить настройки файлов cookie, нажав «Параметры файлов cookie» в нижнем колонтитуле этого сайта. Чтобы узнать больше о том, как файлы cookie на наших сайтах используются нами и одобренными третьими сторонами, прочитайте Уведомление AWS о файлах cookie.
Мы показываем рекламу, соответствующую вашим интересам, на сайтах AWS и других ресурсах, включая кросс-контекстную поведенческую рекламу. В таком типе объявления используются данные одного сайта или приложения для размещения рекламы на сайте или в приложении другой компании.
Чтобы запретить использование кросс-контекстной поведенческой рекламы AWS на основе файлов cookie или аналогичных технологий, выберите ниже «Запретить» и «Сохранить параметры конфиденциальности» или посетите сайт AWS, на котором действуют предпочтительные настройки конфиденциальности (например, Global Privacy Control), имеющие юридическую силу. Если вы удалите файлы cookie или посетите этот сайт из другого браузера или устройства, вам придется сделать выбор снова. Для получения дополнительной информации о файлах cookie и о том, как мы их используем, ознакомьтесь с нашим Уведомлением об использовании файлов cookie AWS.
Чтобы отказаться от любой другой кросс-контекстной поведенческой рекламы AWS, заполните эту форму по электронной почте.
Дополнительные сведения о том, как AWS обрабатывает вашу информацию, см. в Уведомлении об обеспечении конфиденциальности AWS.
В настоящее время мы будем хранить только необходимые файлы cookie, потому что нам не удалось сохранить ваши предпочтения в отношении файлов cookie.
Если вы хотите изменить настройки файлов cookie, повторите попытку позже, перейдя по ссылке в нижнем колонтитуле консоли AWS, или обратитесь в службу поддержки, если проблема не исчезнет.
Обработка данных Amazon SageMaker анализирует, подготавливает, интегрирует и упорядочивает ваши данные с помощью функций обработки Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue и Управляемых рабочих процессов Amazon для Apache Airflow (Amazon MWAA). Можно использовать фреймворки с открытым исходным кодом для обработки данных, в том числе Apache Spark, анализировать данные при масштабировании с помощью Trino, а также легко формировать аналитику в реальном времени с помощью Apache Flink и Apache Spark.
Обработка данных Amazon SageMaker объединяет Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Glue и Управляемые рабочие процессы Amazon для Apache Airflow (Amazon MWAA).
Обработка данных Amazon SageMaker помогает анализировать данные, создавать задания по преобразованию данных, выполнять оркестрацию и развертывать конвейеры данных при масштабировании. Этот сервис повышает производительность и позволяет получать данные быстрее, чем традиционные системы. В сервисе используются версии Apache Spark, Apache Airflow, Apache Flink, Trino и т. д., которые совместимы с API, имеют открытый исходный код и являются экономичными. Обработка данных предоставляет доступ к вашим источникам данных в Amazon SageMaker Lakehouse с помощью интеграций с нулевым использованием ETL, возможностей федеративных запросов и коннекторов.
Нет, вам не нужно выполнять миграцию на Amazon SageMaker. Вы можете продолжать использовать Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Glue и Управляемые рабочие процессы Amazon для Apache Airflow (Amazon MWAA), как и раньше. Однако мы рекомендуем начинать использовать Amazon SageMaker, чтобы получить преимущества от унифицированного инструментария, встроенных средств управления данными и упрощенной архитектуры Amazon SageMaker Lakehouse.
Никаких последствий для имеющихся кодов, запросов, заданий и других ресурсов, которые вы создали и использовали в Amazon EMR, Amazon Athena или AWS Glue, не будет. При желании вы можете продолжать использовать эти сервисы для новых рабочих нагрузок. Ресурсы, созданные в этих сервисах (например, Amazon EMR на кластерах EC2), отображаются в Amazon SageMaker, что упрощает разработку приложений для аналитики и работы с искусственным интеллектом. Существующие интерфейсы разработки, встроенные в Amazon EMR, AWS Glue и Amazon Athena, сохранятся в дополнение к новому интерфейсу разработки в Amazon SageMaker.
В Amazon SageMaker доступна новейшая версия AWS Glue (Glue 5.0). Glue 5.0 позволяет ускорить выполнение рабочих нагрузок по обработке данных и предоставляет обновленное время выполнения Apache Spark 3.5.2, оптимизированное для повышения производительности, чтобы вы могли разрабатывать, запускать и масштабировать свои решения для ускорения процесса анализа. Чтобы узнать больше, посетите страницу AWS Glue.
Для каждого сервиса AWS, который вы используете через Amazon SageMaker, установлены отдельные цены. Чтобы получить более подробную информацию, посетите страницу с ценами AWS для Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue и Управляемых рабочих процессов Amazon для Apache Airflow (Amazon MWAA).