Créer un lac de données NBA avec AWS : un guide complet

Créer un lac de données cloud natif pour l'analyse NBA à l'aide d'AWS est désormais plus simple que jamais, grâce à la suite complète de services d'AWS. Ce guide montre la création d'un lac de données NBA à l'aide d'Amazon S3, AWS Glue et Amazon Athena, en automatisant la configuration avec un script Python pour un stockage, des requêtes et une analyse efficaces des données.

Comprendre les lacs de données

Un lac de données est un référentiel centralisé permettant de stocker des données structurées et non structurées à n'importe quelle échelle. Les données sont stockées dans leur format brut, traitées selon les besoins et utilisées à des fins d'analyse, de reporting ou d'apprentissage automatique. AWS propose des outils robustes pour la création et la gestion efficaces de lacs de données.

Présentation du lac de données NBA

Ce projet utilise un script Python (setup_nba_data_lake.py) pour automatiser :

• Amazon S3 : Crée un compartiment pour stocker les données NBA brutes et traitées.
• AWS Glue : Établit une base de données et une table externe pour la gestion des métadonnées et des schémas.
• Amazon Athena : Configure l'exécution de requêtes pour l'analyse directe des données à partir de S3.

Cette architecture facilite l'intégration transparente des données NBA en temps réel de SportsData.io pour des analyses et des rapports avancés.

Services AWS utilisés

1. Amazon S3 (service de stockage simple) :

• Fonction : Stockage d'objets évolutif ; la fondation du lac de données, stockant les données NBA brutes et traitées.
• Implémentation : Crée le bucket sports-analytics-data-lake. Les données sont organisées en dossiers (par exemple, raw-data pour les fichiers JSON non traités comme nba_player_data.json). S3 garantit une haute disponibilité, une durabilité et une rentabilité.
• Avantages : Évolutivité, rentabilité, intégration transparente avec AWS Glue et Athena.

2. Colle AWS :

• Fonction : Service ETL (Extract, Transform, Load) entièrement géré ; gère les métadonnées et le schéma des données dans S3.
• Implémentation : Crée une base de données Glue et une table externe (nba_players) définissant le schéma de données JSON dans S3. Collez les métadonnées des catalogues, permettant les requêtes Athena.
• Avantages : Gestion automatisée des schémas, capacités ETL, rentabilité.

3. Amazon Athéna :

• Fonction : Service de requête interactif pour analyser les données S3 à l'aide du SQL standard.
• Mise en œuvre : Lit les métadonnées d'AWS Glue. Les utilisateurs exécutent des requêtes SQL directement sur les données S3 JSON sans serveur de base de données. (Exemple de requête : SELECT FirstName, LastName, Position FROM nba_players WHERE Position = 'PG';)
• Avantages : Architecture sans serveur, rapidité, tarification à l'utilisation.

Créer le lac de données NBA

Prérequis :

• Clé API SportsData.io : Obtenez une clé API gratuite de SportsData.io pour accéder aux données NBA.
• Compte AWS : Un compte AWS avec des autorisations suffisantes pour S3, Glue et Athena.
• Autorisations IAM : L'utilisateur ou le rôle nécessite des autorisations pour S3 (CreateBucket, PutObject, ListBucket), Glue (CreateDatabase, CreateTable) et Athena (StartQueryExecution, GetQueryResults).

Étapes :

1. Accédez à AWS CloudShell : Connectez-vous à AWS Management Console et ouvrez CloudShell.

2. Créez et configurez le script Python :

• Exécutez nano setup_nba_data_lake.py dans CloudShell.
• Copiez le script Python (à partir du dépôt GitHub), en remplaçant l'espace réservé api_key par votre clé API SportsData.io :
  • SPORTS_DATA_API_KEY=your_sportsdata_api_key
  • NBA_ENDPOINT=https://api.sportsdata.io/v3/nba/scores/json/Players
• Enregistrez et quittez (Ctrl X, Y, Entrée).

3. Exécutez le script : Exécutez python3 setup_nba_data_lake.py.

Le script crée le compartiment S3, télécharge des exemples de données, configure la base de données et la table Glue et configure Athena.

4. Vérification des ressources :

• Amazon S3 : Vérifiez le compartiment sports-analytics-data-lake et le dossier raw-data contenant nba_player_data.json.

• Amazon Athena : Exécutez l'exemple de requête et vérifiez les résultats.

Résultats d'apprentissage :

Ce projet offre une expérience pratique dans la conception d'architecture cloud, les meilleures pratiques de stockage de données, la gestion des métadonnées, l'analyse basée sur SQL, l'intégration d'API, l'automatisation Python et la sécurité IAM.

Améliorations futures :

L'ingestion automatisée des données (AWS Lambda), la transformation des données (AWS Glue), les analyses avancées (AWS QuickSight) et les mises à jour en temps réel (AWS Kinesis) sont des améliorations futures potentielles. Ce projet met en valeur la puissance de l'architecture sans serveur pour créer des lacs de données efficaces et évolutifs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!