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# 1단계: Apache Cassandra Spark 커넥터와의 통합을 위한 Amazon Keyspaces 구성
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이 단계에서는 계정의 파티셔너가 Apache Spark 커넥터와 호환되는지 확인하고 필요한 IAM 권한을 설정합니다. 다음 모범 사례는 테이블에 충분한 읽기/쓰기 용량을 프로비저닝하는 데 도움이 됩니다.

1. `Murmur3Partitioner` 파티셔너가 계정의 기본 파티셔너인지 확인합니다. 이 파티셔너는 Spark Cassandra 커넥터와 호환됩니다. 파티셔너와 파티셔너 변경 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Keyspaces에서 파티셔너 사용하기](working-with-partitioners.md) 섹션을 참조하세요.

1. Apache Spark와 함께 인터페이스 VPC 엔드포인트를 사용하여 Amazon Keyspaces에 대한 IAM 권한을 설정합니다.
   + 아래 나열된 IAM 정책 예제에 나와 있는 것처럼 사용자 테이블에 읽기/쓰기 권한과 시스템 테이블에 대한 읽기 권한을 할당합니다.
   + [VPC 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/keyspaces/latest/devguide/vpc-endpoints.html)를 통해 Spark로 Amazon Keyspaces에 액세스하는 클라이언트의 경우 system.peers 테이블을 사용 가능한 인터페이스 VPC 엔드포인트로 채워야 합니다.

   ```
   {
      "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":"*"
         }
      ]
   }
   ```

1. Amazon Keyspaces 테이블에 Spark Cassandra 커넥터의 트래픽을 지원할 수 있는 충분한 읽기/쓰기 처리량 용량을 구성하려면 다음 모범 사례를 고려합니다.
   + 시나리오를 테스트하는 데 도움이 되도록 온디맨드 용량 사용을 시작합니다.
   + 프로덕션 환경의 테이블 처리량 비용을 최적화하려면 커넥터의 트래픽에 속도 제한기를 사용하고 자동 크기 조정을 통해 프로비저닝된 용량을 사용하도록 테이블을 구성합니다. 자세한 내용은 [Amazon Keyspaces 오토 스케일링으로 처리량 용량 자동 관리](autoscaling.md) 단원을 참조하십시오.
   + Cassandra 드라이버와 함께 제공되는 고정 속도 제한기를 사용할 수 있습니다. [AWS 샘플](https://github.com/aws-samples) 리포지토리에 [Amazon Keyspaces에 맞게 조정된 몇 가지 속도 제한기](https://github.com/aws-samples/amazon-keyspaces-java-driver-helpers)가 있습니다.
   + 용량 관리에 대한 자세한 내용은 [Amazon Keyspaces의 읽기/쓰기 용량 모드 구성](ReadWriteCapacityMode.md) 섹션을 참조하세요.