Spark 커넥터 사용 시 고려 사항 및 제한 사항
Spark 커넥터는 자격 증명을 관리하고, 보안을 구성하며, 다른 AWS 서비스와 연결하는 다양한 방법을 지원합니다. 기능적이고 탄력적인 연결을 구성하려며 이 목록의 권장 사항을 숙지합니다.
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Amazon EMR의 Spark에서 Amazon Redshift로의 JDBC 연결을 위해 SSL을 활성화하는 것이 좋습니다.
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모범 사례로 AWS Secrets Manager에서 Amazon Redshift 클러스터의 보안 인증을 관리하는 것이 좋습니다. 예제로 Using AWS Secrets Manager to retrieve credentials for connecting to Amazon Redshift를 참조하세요.
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Amazon Redshift 인증 파라미터에 대해
aws_iam_role
파라미터를 사용하여 IAM 역할을 전달하는 것이 좋습니다. -
현재
tempformat
파라미터는 Parquet 형식을 지원하지 않습니다. -
tempdir
URI는 Amazon S3 위치를 가리킵니다. 이 임시 디렉터리는 자동으로 정리되지 않으므로, 추가 비용이 발생할 수 있습니다. -
Amazon Redshift에 대한 다음 권장 사항을 고려합니다.
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Amazon Redshift 클러스터에 대한 퍼블릭 액세스를 차단하는 것이 좋습니다.
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Amazon Redshift 감사 로깅을 켜는 것이 좋습니다.
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Amazon Redshift 저장 데이터 암호화를 켜는 것이 좋습니다.
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Amazon S3에 대한 다음 권장 사항을 고려합니다.
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Amazon S3 버킷에 대한 퍼블릭 액세스를 차단하는 것이 좋습니다.
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Amazon S3 서버 측 암호화를 사용하여 사용할 S3 버킷을 암호화하는 것이 좋습니다.
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Amazon S3 수명 주기 정책을 사용하여 S3 버킷에 대한 보존 규칙을 정의하는 것이 좋습니다.
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Amazon EMR은 오픈 소스에서 이미지로 가져온 코드를 항상 확인합니다. 보안을 위해 Spark에서 Amazon S3로의 인증 방법으로
tempdir
URI에 AWS 액세스 키를 인코딩하는 방법은 지원되지 않습니다.
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커넥터 사용 및 지원되는 파라미터에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.
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Amazon Redshift 관리 안내서의 Apache Spark용 Amazon Redshift 통합