Amazon Athena와 함께 AWS Glue Crawler를 사용하는 방법
데이터 전문가는 다양한 소스에서 많은 양의 데이터를 처리해야합니다. 이것은 데이터 관리 및 분석에 어려움을 겪을 수 있습니다. 다행히도 AWS Glue와 Amazon Athena의 두 가지 AWS 서비스가 도움이 될 수 있습니다.
이러한 서비스를 통합하면 AWS 생태계에서 데이터 검색, 카탈로그 작성 및 쿼리를 공개합니다. 데이터 분석 워크 플로우를 단순화 할 수있는 방법을 이해해 보겠습니다.
AWS 접착제는 무엇입니까?
AWS Glue는 여러 소스의 데이터를 발견, 준비, 이동 및 통합 할 수있는 서버리스 호스팅 서비스입니다. 데이터 통합 서비스로서 AWS Glue를 사용하면 인프라를 관리하지 않고도 데이터 위치를 중앙에서 관리 할 수 있습니다.
AWS 접착제 크롤러는 무엇입니까?
Glue Crawler는 데이터를 자동으로 분류하고 그룹화하고 카탈로그하는 자동 데이터 검색 도구입니다. 그런 다음 새 테이블을 생성하거나 AWS 접착제 데이터에 기존 테이블 디렉토리를 업데이트합니다.
접착제 데이터 디렉토리 란 무엇입니까?
AWS Glue Data Directory는 데이터 위치의 인덱스, 스키마 및 런타임 메트릭입니다. ETL (Extract), 변환 및로드 (ETL) 작업을 생성하고 모니터링하려면이 정보가 필요합니다.
아마존 아테나와 AWS 접착제를 사용하는 이유는 무엇입니까?
이제 우리는 아마존 아테나, AWS 접착제 및 AWS 접착제 크롤러의 기본 사항을 다루었으므로 더 깊은 방식으로 논의 해 봅시다.
4 주요 Amazon Athena 사용 사례
Amazon Athena는 데이터의 페타 바이트를 분석하는 단순하고 유연한 방법을 제공합니다. 예를 들어, Athena는 Amazon Simple Storage Service (S3)의 데이터를 분석하거나 애플리케이션 데이터 호수 및 온 프레미스 데이터 소스 또는 SQL 또는 Python을 사용한 기타 클라우드 시스템을 포함한 30 개의 데이터 소스를 구축 할 수 있습니다.
Amazon Athena에는 4 가지 주요 사용 사례가 있습니다.
S3, 온 프레미스 데이터 센터 또는 기타 구름에서 쿼리 실행
기계 학습 모델에 대한 데이터를 준비합니다
SQL 쿼리 또는 Python의 기계 학습 모델을 사용한 이상 탐지, 고객 그룹 분석 및 판매 예측과 같은 복잡한 작업을 단순화합니다.
멀티 클라우드 분석 (Azure에서 데이터 쿼리 등) 시냅스 분석을 수행하고 Amazon Quicksight로 결과를 시각화)
3 주요 AWS 접착제 사용 사례
이제 Amazon Athena를 소개 했으므로 AWS 접착제에 대해 이야기합시다. AWS 접착제를 사용하여 몇 가지 다른 작업을 수행 할 수 있습니다.
먼저 AWS Glue Data Integration Engine을 사용하여 여러 다른 소스에서 데이터를 얻을 수 있습니다. 여기에는 Amazon S3, Amazon DynamoDB 및 Amazon RDS뿐만 아니라 Amazon에서 실행되는 데이터베이스 EC2 (AWS Glue Studios와 통합) 및 Ray, Python Shell 및 Apache Spark 용 AWS Glue가 포함됩니다.
데이터가 연결되고 필터링되면 데이터가로드 또는 생성되는 위치와 연결할 수 있으며이 목록은 Amazon Redshift, Data Lakes 및 데이터웨어 하우스와 같은 장소로 확장됩니다.
AWS 접착제를 사용하여 ETL 작업을 실행할 수도 있습니다. 이러한 작업을 통해 고객 데이터를 격리하고 고객 데이터를 전송 및 현장에서 보호하며 고객 요구에 응답 할 때만 고객 데이터 요청에 액세스 할 수 있습니다. ETL 작업을 구성 할 때는 가상 비공개에 입력 데이터 소스 및 출력 데이터 대상 클라우드를 제공하기 만하면됩니다.
AWS 접착제를 사용하는 마지막 방법은 데이터 카탈로그를 통해 데이터 카탈로그를 통해 여러 AWS 데이터 세트를 빠르게 검색하고 검색하는 것입니다. 데이터 카탈로그 후에는 Amazon Athena, Amazon EMR 및 Amazon Redshift를 사용하여 즉시 스펙트럼을 검색하고 쿼리하는 데 사용될 수 있습니다.
AWS 접착제 시작 : AWS 접착제에서 Amazon Athena로 데이터를 얻는 방법
그렇다면 AWS Glue에서 Amazon Athena로 데이터를 얻으려면 어떻게해야합니까? 다음 단계를 따르십시오.
먼저 데이터를 데이터 소스에 업로드하십시오. 가장 인기있는 옵션은 S3 버킷이지만 DynamoDB 테이블과 Amazon Redshift도 옵션입니다.
데이터 소스를 선택하고 필요한 경우 분류기를 만듭니다. 분류기는 데이터를 읽고 형식을 식별하기 위해 패턴 (만족 한 경우)을 생성합니다. 다른 데이터 유형을 볼 수있는 사용자 정의 분류기를 만들 수 있습니다.
크롤러를 만듭니다.
크롤러의 이름을 설정 한 다음 데이터 소스를 선택하고 사용자 정의 분류기를 추가하여 AWS Glue가 데이터를 올바르게 인식하는지 확인하십시오.
Crawler가 프로세스를 올바르게 실행할 수 있도록 IM (Identity and Access Management) 역할을 설정하십시오.
데이터 세트를 저장하는 데이터베이스를 만듭니다. 크롤러의 런타임과 빈도를 설정하여 데이터를 최신 상태로 유지하십시오.
크롤러를 실행하십시오. 이 프로세스는 데이터 세트가 얼마나 큰지에 따라 시간이 걸릴 수 있습니다. 크롤러가 성공적으로 실행되면 데이터베이스의 테이블 변경 사항을 볼 수 있습니다.
이 프로세스를 마쳤으므로 Amazon Athena로 점프하여 데이터를 필터링하고 원하는 결과를 얻는 데 필요한 쿼리를 실행할 수 있습니다.
위 내용은 Amazon Athena와 함께 AWS Glue Crawler를 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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MySQL은 지불해야합니다
Apr 08, 2025 pm 05:36 PM
MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.
설치 후 MySQL을 사용하는 방법
Apr 08, 2025 am 11:48 AM
이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.
고로드 애플리케이션의 MySQL 성능을 최적화하는 방법은 무엇입니까?
Apr 08, 2025 pm 06:03 PM
MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
MySQL 설치 후 데이터베이스 성능을 최적화하는 방법
Apr 08, 2025 am 11:36 AM
MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
MySQL은 인터넷이 필요합니까?
Apr 08, 2025 pm 02:18 PM
MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.
hadidb : 파이썬의 가볍고 수평 확장 가능한 데이터베이스
Apr 08, 2025 pm 06:12 PM
HADIDB : 가볍고 높은 수준의 확장 가능한 Python 데이터베이스 HadIDB (HADIDB)는 파이썬으로 작성된 경량 데이터베이스이며 확장 수준이 높습니다. PIP 설치를 사용하여 HADIDB 설치 : PIPINSTALLHADIDB 사용자 관리 사용자 만들기 사용자 : createUser () 메소드를 작성하여 새 사용자를 만듭니다. Authentication () 메소드는 사용자의 신원을 인증합니다. Fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user ( "admin", "admin") user_obj.
MongoDB 데이터베이스 비밀번호를 보는 Navicat의 방법
Apr 08, 2025 pm 09:39 PM
해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).
MySQL에는 서버가 필요합니까?
Apr 08, 2025 pm 02:12 PM
생산 환경의 경우 성능, 신뢰성, 보안 및 확장 성을 포함한 이유로 서버는 일반적으로 MySQL을 실행해야합니다. 서버에는 일반적으로보다 강력한 하드웨어, 중복 구성 및 엄격한 보안 조치가 있습니다. 소규모 저하 애플리케이션의 경우 MySQL이 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있지만 자원 소비, 보안 위험 및 유지 보수 비용은 신중하게 고려되어야합니다. 신뢰성과 보안을 높이려면 MySQL을 클라우드 또는 기타 서버에 배포해야합니다. 적절한 서버 구성을 선택하려면 응용 프로그램 부하 및 데이터 볼륨을 기반으로 평가가 필요합니다.
