Apache Spark 与 AWS DynamoDB 的完美结合——Spark-Dynamodb开源项目推荐

Apache Spark 与 AWS DynamoDB 的完美结合——Spark-Dynamodb开源项目推荐

spark-dynamodb Plug-and-play implementation of an Apache Spark custom data source for AWS DynamoDB. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-dynamodb

Apache Spark 是一款强大的分布式数据处理工具，而 AWS DynamoDB 则是亚马逊提供的快速、可扩展的 NoSQL 数据库服务。两者的结合为大数据处理和实时分析带来了无限可能。本文将为您介绍一个开源项目——Spark-Dynamodb，该项目以Scala语言为主，实现了Apache Spark与DynamoDB的无缝对接。

项目基础介绍和主要编程语言

Spark-Dynamodb 是由 AudienceProject 开发的一个开源项目，旨在为 Apache Spark 提供一个定制的数据源，使得用户可以方便地从 AWS DynamoDB 读取和写入数据。该项目主要使用 Scala 语言进行开发，同时也涉及到了 Java 语言的代码。

项目核心功能

Spark-Dynamodb 的核心功能主要包括：

1. 分布式并行扫描：通过懒加载评估，实现高效的分布式扫描。
2. 吞吐量控制：通过限制目标表的读写比例，实现对 DynamoDB 表的吞吐量控制。
3. Schema 发现：支持动态推断和静态分析，满足不同场景下的需求。
4. 列和过滤下推：通过将过滤条件推送到 DynamoDB，减少不必要的数据传输。
5. 全局二级索引支持：支持使用全局二级索引进行数据查询。
6. 写入支持：支持将数据写入到 DynamoDB。

项目最近更新的功能

最近更新的功能主要包括：

1. 增加了 inferSchema=false 选项，用于在写入具有大量列的表时关闭自动推断 schema 的功能。
2. 发布了版本 1.1.0，支持 Spark 3.0.0 和 Scala 2.12，未来版本将不再兼容 Scala 2.11 和 Spark 2.x。
3. 增加了对通过自定义 STS 端点假定 AWS 角色的支持。
4. 增加了删除记录的选项。
5. 修复了一些已知的 issues。

通过这些更新，Spark-Dynamodb 进一步提升了与 Apache Spark 和 AWS DynamoDB 的兼容性，为用户带来了更加便捷的使用体验。如果您正在寻找一个能够高效处理 DynamoDB 数据的 Spark 数据源，那么 Spark-Dynamodb 将是一个不错的选择。

spark-dynamodb Plug-and-play implementation of an Apache Spark custom data source for AWS DynamoDB. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-dynamodb