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.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie man AWS -Kleber mit Amazon Athena verwendet. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Wie finde ich die Summe einer Spalte in SQL?
Aug 08, 2025 pm 05:54 PM
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Wie automatisieren Sie die Dateneingabe von Excel zu einem Webformular mit Python?
Aug 12, 2025 am 02:39 AM
Die Methode zum Ausfüllen von Excel -Daten in Webformulare mithilfe von Python lautet: Verwenden Sie zunächst Pandas, um Excel -Daten zu lesen und dann mit Selen das Browser zu steuern, um das Formular automatisch zu füllen und zu übermitteln. Zu den spezifischen Schritten gehören die Installation von Pandas, OpenPyxl- und Selenium -Bibliotheken, das Herunterladen des entsprechenden Browsertreibers, die Verwendung von Pandas zum Lesen von Namen, E -Mails, Telefon und anderen Feldern in der Datei data.xlsx, starten Sie den Browser über Selen, um das Ziel -Last zu erstellen. Wenn Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten, können Sie die Ausnahme des Stellverfahrens verarbeiten. Formieren und verarbeiten Sie alle Datenlinien in einer Schleife.
Wie bekomme ich den ersten und letzten Tag des Jahres in SQL?
Aug 11, 2025 pm 05:42 PM
TheFirstdayoftheyearisoBTEDByConstructingOrtruncatingtojanuar1stoftheGivenyear, und thelastdayisDecember31Stofthesamear, WithmethodsVaryingByDatabaseSystem;
So erstellen Sie eine Ansicht in SQL
Aug 11, 2025 pm 12:40 PM
Die Syntax zum Erstellen einer Ansicht ist die Anweisung createViewView_nameasSelect. 2. Die Ansicht speichert keine tatsächlichen Daten, basiert jedoch auf den Echtzeit-Abfrageergebnissen der zugrunde liegenden Tabelle. 3. Die Ansicht kann mit CreateRorplaceView geändert werden. 4. Die Ansicht kann durch Dropview gelöscht werden. 5. Die Ansicht eignet sich zur Vereinfachung komplexer Abfragen, der Bereitstellung von Datenzugriffskontrolle und zur Aufrechterhaltung der Konsistenz der Schnittstelle, aber der Aufmerksamkeit und der Logik sollte die Aufmerksamkeit geschenkt werden und schließlich mit einem vollständigen Satz endet.
So verwenden Sie die Aufzählung zur Schleife mit einem Index in Python
Aug 11, 2025 pm 01:14 PM
Wenn Sie die Sequenz durchqueren und auf den Index zugreifen müssen, sollten Sie die Funktion "Enumerate () verwenden. 1.. Enumerate () liefert automatisch den Index und den Wert, der prägnanter ist als Bereich (Len (Sequenz)); 2. Sie können den Startindex über den Startparameter angeben, z. B. Start = 1, um 1 basierte Zählung zu erreichen. 3.. Sie können es in Kombination mit bedingter Logik verwenden, z. B. das Überspringen des ersten Elements, die Anzahl der Schleifen oder die Formatierung der Ausgabe. 4. Für iterable Objekte wie Listen, Zeichenfolgen und Tupel sowie für das Auspacken von Elementen anwendbar; 5. Verbesserung der Code -Lesbarkeit, vermeiden Sie manuell verwaltet und reduzieren Sie Fehler.
Wie benutze ich Python für die Aktienmarktanalyse und -vorhersage?
Aug 11, 2025 pm 06:56 PM
Python kann für die Börsenmarktanalyse und -vorhersage verwendet werden. Die Antwort lautet ja. Durch die Verwendung von Bibliotheken wie YFInance, Pandas zur Datenreinigung und Feature -Engineering, die Kombination von Matplotlib oder Seeborn zur visuellen Analyse und Verwendung von Modellen wie ARIMA, Zufallswald, Xgboost oder LSTM, um ein Vorhersagesystem aufzubauen, und die Bewertung der Leistung durch Backtesting zu bewerten. Schließlich kann die Anwendung mit Kolben oder Fastapi eingesetzt werden, aber der Unsicherheit der Marktprognosen, der Überanpassungsrisiken und der Transaktionskosten und dem Erfolg hängt von der Datenqualität, dem Modelldesign und den angemessenen Erwartungen ab.
So kopieren Sie Dateien und Verzeichnisse von einem Ort zum anderen in Python
Aug 11, 2025 pm 06:11 PM
Um Dateien und Verzeichnisse zu kopieren, bietet das Shutil -Modul von Python einen effizienten und sicheren Ansatz. 1. verwenden Sie Shutil.copy () oder Shutil.copy2 (), um eine einzelne Datei zu kopieren, die Metadaten behält; 2. Verwenden Sie Shutil.copyTree (), um das gesamte Verzeichnis rekursiv zu kopieren. Das Zielverzeichnis kann nicht im Voraus existieren, aber das Ziel kann durch DIRS_EXIST_OK = TRUE (Python3.8) existieren. 3.. Sie können bestimmte Dateien in Kombination mit Ignorierparametern und Shutil.ignore_Patterns () oder benutzerdefinierten Funktionen filtern. 4. Das Kopieren von Verzeichnissen erfordert nur OS.Walk () und OS.Makedirs ()
So debuggen Sie Ihren Python -Code
Aug 13, 2025 am 12:18 AM
UsePrint () StatementStocheckVariableValuesandExecutionFlow, AdditionLabelsandTypesforclarity, AndremovethembeForecommitting; 2.UsethepythonDebugger (PDB) With Breakpoint () topausexexexexexcution, Inspectvariable undstephroughCodeIntive;
