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# 使用最新 AWS Glue 版本
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我们建议使用最新 AWS Glue 版本。各版本都内置了多项优化和升级，可以自动提升作业性能。例如， AWS Glue 4.0 提供了以下新功能：
+ **全新优化的 Apache Spark 3.0 运行时** — AWS Glue 4.0 在 Apache Spark 3.3.0 运行时的基础上构建，为开源 Spark 带来了与开源 Spark 相当的性能改进。Spark 3.3.0 运行时基于 Spark 2.x 的多项创新构建。
+ **增强的 Amazon Redshift 连接器**： AWS Glue 4.0 及更高版本提供 Apache Spark 的 Amazon Redshift 集成。该集成基于现有开源连接器构建，并增强了其性能和安全性。该集成可帮助应用程序以最快 10 倍的速度执行。有关更多信息，请参阅关于 [Amazon Redshift integration with Apache Spark](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-amazon-redshift-integration-with-apache-spark/) 的博客文章。
+ **基于 SIMD 的执行，用于使用 CSV 和 JSON 数据的矢量化读取** — AWS Glue 3.0 及更高版本添加了优化的读取器，与基于行的读取器相比，可以显著提高整体作业性能。有关 CSV 数据的更多信息，请参阅[使用向量化 SIMD CSV 读取器优化读取性能](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-csv-home.html#aws-glue-programming-etl-format-simd-csv-reader)。有关 JSON 数据的更多信息，请参阅[将矢量化 SIMD JSON 读取器与 Apache Arrow 列式格式结合使用](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-json-home.html#aws-glue-programming-etl-format-simd-json-reader)。

每个 AWS Glue 版本都将包括此类升级，包括连接器、驱动程序和库更新。有关更多信息，请参阅[AWS Glue 版本](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/release-notes.html)和[将 AWS Glue 任务迁移到 AWS Glue 版本 4.0](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/migrating-version-40.html)。