Table des matières
Qu'est-ce que AWS Glue?
Qu'est-ce qu'un robot Aws Glue?
Qu'est-ce qu'un répertoire de données de colle?
Pourquoi utiliser Amazon Athena et AWS Glue?
4 Amazon Amazon Athena Cas d'utilisation
3 cas d'utilisation de colle clés AWS
Début avec AWS Glue: Comment obtenir des données de AWS Glue à Amazon Athena
Maison base de données SQL Comment utiliser Aws Glue Crawler avec Amazon Athena

Comment utiliser Aws Glue Crawler avec Amazon Athena

Apr 09, 2025 pm 03:09 PM
python sql

En tant que professionnel des données, vous devez traiter de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Cela peut poser des défis à la gestion et à l'analyse des données. Heureusement, deux services AWS peuvent aider: AWS Glue et Amazon Athena.

Lorsque vous intégrez ces services, vous publiez la découverte de données, le catalogage et l'interrogation dans l'écosystème AWS. Laissez-nous comprendre comment ils peuvent simplifier votre flux de travail d'analyse de données.

Comment utiliser Aws Glue Crawler avec Amazon Athena

Qu'est-ce que AWS Glue?

AWS Glue est un service d'hébergement sans serveur qui vous permet de découvrir, de préparer, de déplacer et d'intégrer des données à partir de plusieurs sources. En tant que service d'intégration de données, AWS Glue vous permet de gérer de manière centralisée les emplacements de données sans gérer l'infrastructure.

Qu'est-ce qu'un robot Aws Glue?

Glue Crawler est un outil de découverte de données automatisé qui analyse automatiquement les données, groupement et catalogue les données. Il crée ensuite une nouvelle table ou met à jour un répertoire de table existant dans vos données AWS Glue.

Qu'est-ce qu'un répertoire de données de colle?

Le répertoire des données AWS Glue est un index, un schéma et des mesures d'exécution des emplacements de données. Vous avez besoin de ces informations pour créer et surveiller vos travaux d'extrait, de transformation et de charge (ETL).

Pourquoi utiliser Amazon Athena et AWS Glue?

Maintenant que nous avons couvert les bases d'Amazon Athena, AWS Glue et Aws Glue Crawlers, discutons-en de manière plus approfondie.

4 Amazon Amazon Athena Cas d'utilisation

Amazon Athena fournit une méthode simplifiée et flexible pour analyser les pétaoctets de données où ils se trouvent. Par exemple, Athena peut analyser les données d'Amazon Simple Storage Service (S3) ou créer des lacs de données d'application et 30 sources de données, y compris des sources de données sur site ou d'autres systèmes cloud à l'aide de SQL ou Python.

Amazon Athena a quatre cas d'utilisation principaux:

  1. Exécutez des requêtes sur S3, des centres de données sur site ou d'autres nuages

  2. Préparer des données pour les modèles d'apprentissage automatique

  3. Simplifiez des tâches complexes telles que la détection des anomalies, l'analyse du groupe de clients et les prévisions de ventes à l'aide de modèles d'apprentissage automatique dans les requêtes SQL ou Python

  4. Effectuer des analyses multi-cloud (telles que les données de requête en Azure) Synapse Analytics et visualisez les résultats avec Amazon QuickSight)

3 cas d'utilisation de colle clés AWS

Maintenant que nous avons présenté Amazon Athena, parlons de la colle Aws. Vous pouvez utiliser AWS Glue pour effectuer différentes actions.

Tout d'abord, vous pouvez utiliser le moteur d'intégration de données AWS Glue, qui vous permet d'obtenir des données à partir de plusieurs sources différentes. Cela inclut Amazon S3, Amazon DynamoDB et Amazon RDS, ainsi que les bases de données EC2 (intégrées avec AWS Glue Studios) fonctionnant sur Amazon et AWS Glue pour Ray, Python Shell et Apache Spark.

Une fois les données connectées et filtrées, elles peuvent être connectées aux emplacements où les données sont chargées ou créées, et cette liste s'étend à des endroits tels que Amazon Redshift, Data Lakes et Data Warehouses.

Vous pouvez également utiliser AWS Glue pour exécuter des travaux ETL. Ces tâches vous permettent d'isoler les données des clients, de protéger les données des clients repose dans la transmission et sur place, et d'accès aux demandes de données des clients uniquement lors de la réponse aux besoins des clients. Lors de la configuration d'un travail ETL, tout ce que vous avez à faire est de fournir la source de données d'entrée et le cloud de cible de données de sortie dans le privé virtuel.

La dernière méthode d'utilisation de la colle AWS consiste à découvrir et à rechercher rapidement plusieurs ensembles de données AWS via votre catalogue de données sans déplacer de données. Après le catalogage des données, il peut être utilisé immédiatement pour rechercher et interroger le spectre à l'aide d'Amazon Athena, Amazon EMR et Amazon Redshift.

Début avec AWS Glue: Comment obtenir des données de AWS Glue à Amazon Athena

Alors, comment puis-je obtenir des données de la colle AWS dans Amazon Athena? Veuillez suivre ces étapes:

  1. Téléchargez d'abord les données sur la source de données. L'option la plus populaire est le seau S3, mais les tables DynamoDB et Amazon Redshift sont également des options.

  2. Sélectionnez votre source de données et créez un classificateur si nécessaire. Le classificateur lit les données et génère un modèle (s'il est satisfait) pour identifier le format. Vous pouvez créer des classificateurs personnalisés pour afficher différents types de données.

  3. Créez un robot.

  4. Définissez le nom du Crawler, puis sélectionnez votre source de données et ajoutez tous les classificateurs personnalisés pour vous assurer qu'AWS Glue reconnaît correctement les données.

  5. Configurez le rôle d'identité et d'accès à la gestion (IAM) pour s'assurer que le robot d'exploitation exécute correctement le processus.

  6. Crée une base de données qui enregistrera l'ensemble de données. Définissez le temps d'exécution et la fréquence du robot pour garder vos données à jour.

  7. Exécutez le Crawler. Ce processus peut prendre un certain temps, selon l'ampleur de l'ensemble de données. Une fois le Crawler fonctionné avec succès, vous afficherez les modifications des tables de la base de données.

Maintenant que vous avez terminé ce processus, vous pouvez passer à Amazon Athena et exécuter la requête dont vous avez besoin pour filtrer les données et obtenir les résultats que vous recherchez.

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!

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Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

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L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

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Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en œuvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

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Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grâce aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

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Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les côtés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

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Pour les apprenants qui souhaitent améliorer leurs compétences en python en regardant des pratiques de projet complètes, il est crucial de trouver des ressources vidéo "finies" gratuites de haute qualité. Cet article a compilé plusieurs plates-formes en ligne pour vous, qui fournissent un grand nombre de vidéos d'enseignement basées sur des projets Python gratuites, qui peuvent vous aider à transformer les connaissances théoriques en capacités pratiques et à réaliser l'entrée à la maîtrise.

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1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plutôt que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.

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