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使用 Spark 连接器时的注意事项和限制
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建议您为从 Spark on Amazon EMR 到 Amazon Redshift 的 JDBC 连接启用 SSL。
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作为最佳实践，建议您在 Amazon Secrets Manager 中管理 Amazon Redshift 集群的凭证。有关示例 Amazon Secrets Manager ，请参阅使用检索连接至亚马逊 Redshift 的凭证。
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建议使用参数
aws_iam_role为 Amazon Redshift 身份验证参数传递 IAM 角色。 -
参数
tempformat目前不支持 Parquet 格式。 -
tempdirURI 指向 Amazon S3 位置。此临时目录不会自动清理，因此可能会增加额外成本。 -
请考虑以下针对 Amazon Redshift 的建议：
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建议阻止对 Amazon Redshift 集群的公有访问。
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建议启用 Amazon Redshift 审计日志记录。
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建议启用 Amazon Redshift 静态加密。
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请考虑以下针对 Amazon S3 的建议：
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建议使用 Amazon S3 服务器端加密以加密使用的 Amazon S3 存储桶。
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建议使用 Amazon S3 生命周期策略定义 Amazon S3 存储桶的保留规则。
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Amazon EMR 始终验证从开源导入到映像中的代码。出于安全原因，我们不支持从 Spark 到 Amazon S3 的以下身份验证方法：
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在
hadoop-env配置分类中设置 Amazon 访问密钥 -
在
tempdirURI 中对 Amazon 访问密钥进行编码
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有关使用连接器及其支持参数的更多信息，请参阅以下资源：
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Amazon Redshift Management Guide（《Amazon Redshift 管理指南》）中的 Amazon Redshift integration for Apache Spark（适用于 Apache Spark 的 Amazon Redshift 集成）
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Github 上的
spark-redshift社区存储库