Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Utilisation de l'intégration d'Amazon Redshift pour Apache Spark avec Amazon EMR Avec Amazon EMR version 6.4.0 et versions ultérieures, chaque image de version inclut un connecteur entre [Apache Spark et Amazon Redshift](https://aws.amazon.com/emr/features/spark/). Avec ce connecteur, vous pouvez utiliser Spark sur Amazon EMR pour traiter les données stockées dans Amazon Redshift. Pour les versions 6.4.0 à 6.8.0 d'Amazon EMR, l'intégration est basée sur le [connecteur open source `spark-redshift`](https://github.com/spark-redshift-community/spark-redshift#readme). Pour les versions 6.9.0 et ultérieures d'Amazon EMR, l'[intégration Amazon Redshift pour Apache Spark](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/spark-redshift-connector.html) a été migrée de la version communautaire vers une intégration native. **Topics** + [Lancement d'une application Spark à l'aide de l'intégration Amazon Redshift pour Apache Spark](emr-spark-redshift-launch.md) + [Authentification avec l'intégration Amazon Redshift pour Apache Spark](emr-spark-redshift-auth.md) + [Lecture et écriture à partir de et vers Amazon Redshift](emr-spark-redshift-readwrite.md) + [Considérations et limites relatives à l’utilisation du connecteur Spark](emr-spark-redshift-considerations.md)