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このステップでは、アカウントのパーティショナーに Apache Spark コネクタと互換性があることを確認し、必要な IAM 権限を設定します。以下のベストプラクティスは、テーブルに十分な読み取り/書き込みキャパシティをプロビジョニングするときに利用できます。
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Murmur3Partitioner
パーティショナーがアカウントのデフォルトパーティショナーであることを確認してください。このパーティショナーには Spark Cassandra コネクタと互換性があります。パーティショナーとその変更方法の詳細については、「Amazon Keyspaces でのパーティショナーの操作」を参照してください。 -
Apache Spark のインターフェイス VPC エンドポイントで、Amazon Keyspaces の IAM アクセス権限を設定します。
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以下に示す IAM ポリシーの例に従って、ユーザーテーブルに対する読み取り/書き込みアクセス権限と、システムテーブルに対する読み取りアクセス権限を割り当てます。
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VPC エンドポイント経由で Spark によって Amazon Keyspaces にアクセスするクライアントには、使用可能なインターフェイス VPC エンドポイントを system.peers テーブルをポピュレートする必要があります。
{ "Version":"2012-10-17", "Statement":[ { "Effect":"Allow", "Action":[ "cassandra:Select", "cassandra:Modify" ], "Resource":[ "arn:aws:cassandra:us-east-1:111122223333:/keyspace/mykeyspace/table/mytable", "arn:aws:cassandra:us-east-1:111122223333:/keyspace/system*" ] }, { "Sid":"ListVPCEndpoints", "Effect":"Allow", "Action":[ "ec2:DescribeNetworkInterfaces", "ec2:DescribeVpcEndpoints" ], "Resource":"*" } ] }
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Amazon Keyspaces テーブルで Spark Cassandra コネクタからのトラフィックをサポートできる十分な読み取り/書き込みスループットキャパシティを設定する場合、以下のベストプラクティスを検討してください。
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最初は、シナリオのテストに役立つオンデマンドキャパシティから始めす。
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コネクタからのトラフィックにレートリミッターを使用し、自動スケーリングでプロビジョニングされたキャパシティを使用するようにテーブルを設定して本番環境のテーブルスループットのコストを最適化します。詳細については、「Amazon Keyspaces 自動スケーリングでスループットキャパシティを自動的に管理する」を参照してください。
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Cassandra ドライバーに付属の固定レートリミッターを使用できます。AWSサンプルリポジトリには
、Amazon Keyspaces に合わせたレートリミッター がいくつかあります。 -
キャパシティイベントの詳細については、「Amazon Keyspaces で読み取り/書き込みのキャパシティモードを設定する」を参照してください。
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