Wie man AWS -Kleber mit Amazon Athena verwendet
Als Datenprofi müssen Sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Dies kann Herausforderungen für das Datenmanagement und die Analyse darstellen. Glücklicherweise können zwei AWS -Dienste helfen: AWS -Kleber und Amazon Athena.
Wenn Sie diese Dienste integrieren, veröffentlichen Sie Datenerfassungen, Katalogisierung und Abfragen im AWS -Ökosystem. Lassen Sie uns verstehen, wie sie Ihren Datenanalyse -Workflow vereinfachen können.
Was ist AWS -Kleber?
AWS Glue ist ein serverloser Hosting -Dienst, mit dem Sie Daten aus mehreren Quellen ermitteln, vorbereiten, verschieben und integrieren können. Als Datenintegrationsdienst ermöglicht AWS -Kleber, Datenorte zentral zu verwalten, ohne die Infrastruktur zu verwalten.
Was ist ein AWS -Kleber?
Glue Crawler ist ein automatisiertes Datenerfassungs -Tool, mit dem Daten automatisch klassifiziert, gruppiert und die Daten katalogisiert werden. Anschließend werden eine neue Tabelle erstellt oder ein vorhandenes Tabellenverzeichnis in Ihren AWS -Klebendaten aktualisiert.
Was ist ein Klebendatenverzeichnis?
Das AWS -Glue -Datenverzeichnis ist ein Index-, Schema- und Laufzeitmetriken von Datenorten. Sie benötigen diese Informationen, um Ihre Extrakt-, Transformations- und Last- (ETL) -Jobs zu erstellen und zu überwachen.
Warum Amazon Athena und AWS Kleber verwenden?
Jetzt, da wir die Grundlagen von Amazon Athena, AWS -Kleber und AWS -Klebern behandelt haben, diskutieren wir sie auf tiefere Weise.
4 Main Amazon Athena Anwendungsfälle
Amazon Athena bietet eine vereinfachte und flexible Methode zur Analyse von Daten von Daten, wo sie sich befinden. Beispielsweise kann Athena Daten vom Amazon Simple Storage Service (S3) analysieren oder Anwendungsdatenseen und 30 Datenquellen erstellen, einschließlich lokaler Datenquellen oder anderer Cloud-Systeme mit SQL oder Python.
Amazon Athena hat vier Hauptanwendungsfälle:
Führen Sie Abfragen zu S3, lokalen Rechenzentren oder anderen Wolken aus
Bereiten Sie Daten für maschinelles Lernmodelle vor
Vereinfachten
Führen Sie Multi-Cloud-Analysen (z. B. Abfragedaten in Azure) Synapse-Analyse durch und visualisieren Sie die Ergebnisse mit Amazon QuickSight).
3 Key AWS -Klebstoff -Anwendungsfälle
Nachdem wir Amazon Athena vorgestellt haben, sprechen wir über AWS -Kleber. Sie können AWS -Kleber verwenden, um verschiedene Aktionen auszuführen.
Zunächst können Sie die AWS -Glue -Datenintegrations -Engine verwenden, mit der Sie Daten aus verschiedenen Quellen abrufen können. Dies umfasst Amazon S3, Amazon DynamoDB und Amazon RDs sowie Datenbanken EC2 (integriert in AWS GLUE Studios), die auf Amazon und AWS -Kleber für Ray, Python Shell und Apache Spark ausgeführt werden.
Sobald die Daten verbunden und gefiltert sind, kann sie mit Orten verbunden werden, an denen die Daten geladen oder erstellt werden, und diese Liste erweitert sich auf Orte wie Amazon Redshift, Data Lakes und Data Warehouses.
Sie können auch AWS -Kleber verwenden, um ETL -Jobs auszuführen. Mit diesen Aufgaben können Sie Kundendaten isolieren, Kundendaten in Übertragung und vor Ort schützen und nur dann auf Kundendatenanfragen zugreifen, wenn sie auf die Kundenanforderungen reagieren. Bei der Konfiguration eines ETL -Jobs müssen Sie lediglich die Eingabedatenquelle und die Ausgabedatenziel -Cloud im virtuellen privaten angeben.
Die letzte Methode zur Verwendung von AWS -Kleber besteht darin, mehrere AWS -Datensätze über Ihren Datenkatalog schnell zu ermitteln und zu durchsuchen, ohne Daten zu verschieben. Nach der Datenkatalogisierung kann sofort verwendet werden, um Spektrum mit Amazon Athena, Amazon EMR und Amazon Redshift zu suchen und abzufragen.
Erste Schritte mit AWS -Kleber: So erhalten Sie Daten von AWS Kleber an Amazon Athena
Wie bekomme ich Daten von AWS -Kleber in Amazon Athena? Bitte befolgen Sie diese Schritte:
Laden Sie zuerst die Daten in die Datenquelle hoch. Die beliebteste Option ist der S3 -Bucket, aber auch DynamoDB -Tabellen und Amazon Redshift sind Optionen.
Wählen Sie Ihre Datenquelle aus und erstellen Sie bei Bedarf einen Klassifikator. Der Klassifikator liest die Daten und generiert ein Muster (falls erfüllt), um das Format zu identifizieren. Sie können benutzerdefinierte Klassifizierer erstellen, um verschiedene Datentypen anzuzeigen.
Erstellen Sie einen Crawler.
Stellen Sie den Namen des Crawlers fest, wählen Sie Ihre Datenquelle aus und fügen Sie alle benutzerdefinierten Klassifikatoren hinzu, um sicherzustellen, dass AWS -Kleber die Daten korrekt erkennt.
Richten Sie die IIM -Rolle (ID -IAIL) und die IIM -Rolle (IAM) ein, um sicherzustellen, dass der Crawler den Prozess korrekt ausführt.
Erstellt eine Datenbank, die den Datensatz speichert. Legen Sie die Laufzeit und Häufigkeit des Crawlers fest, um Ihre Daten auf dem neuesten Stand zu halten.
Laufen Sie den Crawler. Dieser Vorgang kann eine Weile dauern, je nachdem, wie groß der Datensatz ist. Nachdem der Crawler erfolgreich ausgeführt wird, werden Sie Änderungen an den Tabellen in der Datenbank anzeigen.
Nachdem Sie diesen Vorgang abgeschlossen haben, können Sie zu Amazon Athena springen und die Abfrage ausführen, die Sie benötigen, um die Daten zu filtern und die von Ihnen gesuchten Ergebnisse zu erhalten.
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Muss MySQL bezahlen?
Apr 08, 2025 pm 05:36 PM
MySQL hat eine kostenlose Community -Version und eine kostenpflichtige Enterprise -Version. Die Community -Version kann kostenlos verwendet und geändert werden, die Unterstützung ist jedoch begrenzt und für Anwendungen mit geringen Stabilitätsanforderungen und starken technischen Funktionen geeignet. Die Enterprise Edition bietet umfassende kommerzielle Unterstützung für Anwendungen, die eine stabile, zuverlässige Hochleistungsdatenbank erfordern und bereit sind, Unterstützung zu bezahlen. Zu den Faktoren, die bei der Auswahl einer Version berücksichtigt werden, gehören Kritikalität, Budgetierung und technische Fähigkeiten von Anwendungen. Es gibt keine perfekte Option, nur die am besten geeignete Option, und Sie müssen die spezifische Situation sorgfältig auswählen.
So verwenden Sie MySQL nach der Installation
Apr 08, 2025 am 11:48 AM
Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.
Wie optimieren Sie die MySQL-Leistung für Hochlastanwendungen?
Apr 08, 2025 pm 06:03 PM
Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.
So optimieren Sie die Datenbankleistung nach der MySQL -Installation
Apr 08, 2025 am 11:36 AM
Die MySQL -Leistungsoptimierung muss von drei Aspekten beginnen: Installationskonfiguration, Indexierung und Abfrageoptimierung, Überwachung und Abstimmung. 1. Nach der Installation müssen Sie die my.cnf -Datei entsprechend der Serverkonfiguration anpassen, z. 2. Erstellen Sie einen geeigneten Index, um übermäßige Indizes zu vermeiden und Abfrageanweisungen zu optimieren, z. B. den Befehl Erklärung zur Analyse des Ausführungsplans; 3. Verwenden Sie das eigene Überwachungstool von MySQL (ShowProcessList, Showstatus), um die Datenbankgesundheit zu überwachen und die Datenbank regelmäßig zu sichern und zu organisieren. Nur durch kontinuierliche Optimierung dieser Schritte kann die Leistung der MySQL -Datenbank verbessert werden.
Braucht MySQL das Internet?
Apr 08, 2025 pm 02:18 PM
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Hadidb: Eine leichte, horizontal skalierbare Datenbank in Python
Apr 08, 2025 pm 06:12 PM
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Apr 08, 2025 pm 02:12 PM
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