实现概述 技术架构组件 实现步骤概览 第一步：构建数据湖的基础 第二步：选择并查看数据集 第三步：在 Athena 中搭建架构 第四步：数据转换与优化 第五步：查询和验证数据 第六步：将更多数据添加到表...• Amazon Athena：用于查询存储在 S3 Express One Zone 中的数据。 • Amazon Glue：数据目录和 ETL 作业。...：选择并查看数据集 本示例使用 NOAA 全球历史气候网络日报 (GHCN-D)数据，数据存储在 amazon s3 对象存储中，我们只需要拉取即可： aws s3 ls s3：//aws-bigdata-blog.../artifacts/athena-ctas-insert-into-blog/ 第三步：在 Athena 中搭建架构 在 Athena 控制台中执行查询。...这对于那些需要处理大量数据并迅速获取洞察的企业来说是一个非常有价值的资源。
一 数据处理技术的发展趋势与挑战 在数字经济时代，应用程序在不断地产生并储存大量数据，而这些数据却无法及时被其他程序使用，导致“数据孤岛”产生。...Amazon Athena 是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准SQL分析Amazon S3中的数据。只需指向存储在 Amazon S3中的数据，定义架构并使用标准SQL开始查询。...同时在中国上线的还有Amazon Athena，它是一种交互式查询服务，让客户可以使用标准SQL语言、轻松分析Amazon S3中的数据。...使用Athena分析Amazon S3中的数据就像编写SQL查询一样简单。Athena使用完整支持标准SQL的Presto，可以处理各种标准数据格式，包括CSV、JSON、ORC和Parquet。...因为Athena使用多个可用区的计算资源执行查询，而且使用Amazon S3作为底层数据存储，所以它具有高可用性和持久性，数据冗余存储在多处基础设施中，并且是每处基础设施上的多个设备上。
▲图13-6 使用数据湖ETL流水线处理数据 在这里，ETL流水线使用Amazon Athena对存储在Amazon S3中的数据进行临时查询。...使用Amazon Athena，你可以在数据存储时直接从Amazon S3中查询，也可以在数据转换后查询（从聚合后的数据集）。...11 Amazon Athena Amazon Athena是一个交互式查询服务，它使用标准ANSI SQL语法在Amazon S3对象存储上运行查询。...Amazon Athena建立在Presto之上，并扩展了作为托管服务的临时查询功能。...Amazon Athena元数据存储与Hive元数据存储的工作方式相同，因此你可以在Amazon Athena中使用与Hive元数据存储相同的DDL语句。
您可以运行包括：仪表板、可视化、大数据处理、实时分析和机器学习等各种类型的分析和处理，以更好地指导决策制定。...AWS Glue 设计用于处理半结构化数据。它引入了一个称为动态帧 的组件，您可以在 ETL 脚本中使用该组件。...SQL 直接分析 Amazon S3 中的数据。...只需在 AWS 管理控制台中单击几下，客户即可将 Athena 指向自己在 S3 中存储的数据，然后开始使用标准 SQL 执行临时查询并在数秒内获取结果。...Athena 没有服务器服，因此没有需要设置或管理的基础设施，客户只需为其执行的查询付费。您可以使用 Athena 处理日志、执行即席分析以及运行交互式查询。
通过这些多样的存储方案，我们可以高效低成本地进行数据分析、机器学习、大数据处理、日志分析等工作。 为了从数据湖及专门构建的存储中获取最大收益，企业希望在不同系统之间轻松移动数据。...其中包括亚马逊云科技的几个重要法宝： Amazon Athena 交互式查询服务，支持使用标准SQL语句在S3上分析数据。...这个组件让你可以对存储在多种数据存储中的数据创建视图，并在您选择的目标数据存储中创建具体化视图。...您可以在亚马逊云科技管理控制台中使用查询编辑器以交互方式编写 PartiQL 查询，也可以通过 API 或 CLI 发出查询。...你可以将具体化视图与其他用户共享，以供他们在自己的应用程序中使用，从而加快开发速度。Amazon Glue Elastic Views持续监控源数据存储中的数据更改，并自动向目标数据存储提供更新。
Parquet介绍 Parquet 是一种开源文件格式，用于处理扁平列式存储数据格式，可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。...Parquet 数据文件的布局针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件在千兆字节范围内。 Parquet 旨在支持灵活的压缩选项和高效的编码方案。...Apache Parquet 最适用于交互式和无服务器技术，如 AWS Athena、Amazon Redshift Spectrum、Google BigQuery 和 Google Dataproc...即使 CSV 文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena 和 Spectrum 将根据每次查询扫描的数据量收费。...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string
如果在PHP中对数字或者字符串加减乘除处理不当的话、会导致结果不够严谨，通常的、假如你需要处理加减乘除应该会是这样： $a = 1; $b = 2; a * b; a + b; a –...0.0099999999999998 比如出现问题：’4.35′-‘4.34’等于0.0099999999999998 但假如两个类型不一致或者有精确度缺失就会导致一些问题的存在、我们可以使用PHP自带的函数来做加减运算处理...1234567890.123, 987654321987654321, 20), PHP_EOL; 或者这时候、你需要对比两个数值的大小范围、我建议你这样做，使用bccomp(‘1.00′,’1.00’,2)比较两个数字的大小
以Amazon的Athena为例，Athena不是一个数据仓库软件，而是一个基于开源FaceBook Presto开发的按需查询引擎，它将按需提供“计算”资源查询数据作为一项服务来提供。...Amazon的Redshift Spectrum和Athena一样可以查询数据湖中的数据，利用的是从一个Redshift集群中分离出来的计算资源。...如前所述，应该将数据湖视为是企业更为广泛的数据栈中的战略元素，这包括在下游系统中（如数仓）支持事务数据集成，或者在Tableau或Oracle ETL等工具中支持数据处理。...Adobe事件数据发送到AWS，以支持企业Oracle云环境 https://blog.openbridge.com/how-to-use-a-data-lake-amazon-athena-and-adobe-data-feeds-for-analytic-insights...在AWS中，你可以定义针对S3的IAM策略及其相关服务。除此以外，微软还有一个描述类似安全策略方法的Azure数据湖架构。 工具：处理数据的工作和系统也会确保一定的安全性。
以Amazon的Athena为例，Athena不是一个数据仓库软件，而是一个基于开源FaceBook Presto开发的按需查询引擎，它将按需提供“计算”资源查询数据作为一项服务来提供。...Amazon的Redshift Spectrum和Athena一样可以查询数据湖中的数据，利用的是从一个Redshift集群中分离出来的计算资源。...如前所述，应该将数据湖视为是企业更为广泛的数据栈中的战略元素，这包括在下游系统中（如数仓）支持事务数据集成，或者在Tableau或Oracle ETL等工具中支持数据处理。...在AWS中，你可以定义针对S3的IAM策略及其相关服务。除此以外，微软还有一个描述类似安全策略方法的Azure数据湖架构。 工具：处理数据的工作和系统也会确保一定的安全性。...使用无代码、全自动和零管理的Amazon Redshift Spectrum或Amazon Athena Services来启动你的工作。
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。...以列格式存储数据的优点： 与CSV等基于行的文件相比，像Apache Parquet这样的列式存储旨在提高效率。查询列式存储时，您可以非常快地跳过无关数据。...Apache Parquet最适合与AWS Athena，Amazon Redshift Spectrum，Google BigQuery和Google Dataproc等交互式和无服务器技术配合使用。...即使CSV文件是数据处理管道的默认格式，它也有一些缺点： Amazon Athena和Spectrum将根据每个查询扫描的数据量收费。...数据集 Amazon S3的大小 查询运行时间 扫描数据 成本 数据存储为CSV文件 1 TB 236秒 1.15 TB $ 5.75 以Apache Parquet格式存储的数据 130 GB 6.78
而 AWS 还提供了交互式查询方式可以直接查询 S3 中的数据，Amazon Athena 便是一种交互式查询服务。...它可以使用标准 SQL 分析 Amazon S3 中的数据，Athena 简单易用，只需指向开发者存储在 S3 中的数据，定义架构即可开始查询，它无需执行复杂的 ETL 作业来为数据分析做准备，开发者可以轻松实现分析大规模数据集...值得一提的是，Athena 可与 AWS Glue 数据目录进行集成，实现开箱即用，帮助开发者能够跨各种服务创建统一的元数据存储库、抓取数据源以发现架构，并使用新的和修改后的表与分区定义填充数据目录，以及维护架构版本控制...Amazon Redshift 支撑了其数据仓库和数据湖中查询实时数据，见证了数据 PB 级的快速增长。同时帮助 FOX 公司在保持成本不变的情况下，工作负载提升了 10 倍。...在中国区域内，欣和作为一家大型食品生产企业，在多品牌、全方位的业务发展规划下，对大规模数据分析和处理提出了更高要求。
在Parquet中，我们预先定义了模式，并最终将数据列存储在一起。下面是之前以拼花格式转换的JSON文档示例。您可以看到用户一起存储在右侧，因为它们都在同一列中。...在某些条件下，JSON和CSV是可分割的，但通常不能分割以获得更快的处理速度。 通常，我们尝试和目标文件的大小从256 MB到1 GB不等。我们发现这是最佳的整体性能组合。...查询 最后，值得理解的是，仅仅将数据放在S3中并不能真正直接帮助您完成本文开头所讨论的任何事情。这就像有一个硬盘，但是没有CPU。...From: https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/glue-athena.html 计算层:EMR 除了一次性查询和探索性分析之外，如果您想修改或转换数据...这需要通过比我们在雅典娜做了更多的数据，这意味着我们应该做一些优化，以帮助加快这一点。 数据预处理 我们应该进行的第一个优化是将数据从JSON转换为Parquet。
其中，Amazon EMR用于大规模数据处理，支持Hadoop、Spark等开源处理项目。Amazon MSK用于实时分析。Amazon Kinesis用于实时数据流收集。...Amazon Athena使用标准SQL即时分析存储在S3中的数据。Redshift数据仓库服务，可以对PB甚至EB级结构化数据集合执行复杂查询。...05 小结 综上所述，PaaS当下的再升级路径，是在由以应用类aPaaS服务为中心向以数据类PaaS服务为重心发展。 这种进化升级趋势，和时下流行的数字化转型密不可分。...数字化转型以业务模式转型和业务流程效率提升为目标，以IT技术作为支撑，是IT技术的综合运用。...“以云为体，数智为用”，即以云为体系和基座，以人工智能、大数据、区块链等新一代IT技术的综合运用来解决系统化问题。曾经有位领导问我，数字化应用到底是什么样的。
数据由我的微服务保存在 Elastic Search 中，并根据最终用户将选择的过滤器以不同的形式由 UI 使用和呈现。...将您的数据保存在 S3 中并让消费者使用 Athena/Presto/BigQuery 在其上运行查询怎么样？在这个用例中封装数据发生了什么？...一天它可以是内存中的 HashMap，另一天它可以是 DynamoDB 中的一个表，第三天开发人员可以决定将它存储在 S3 中，因为它太大而且太贵了。...Amazon Athena 就是一个很好的例子，因为它通过多台服务器并行运行您的查询，因此您的数据消费者可以利用 Athena 的强大功能进行快速的大数据查询。有什么选择？...我们在等你，赶快扫描关注吧。 微信小号 【cea_csa_cto】50000人社区，讨论：企业架构，云计算，大数据，数据科学，物联网，人工智能，安全，全栈开发，DevOps，数字化.
Acceldata数据可观测性平台支持数据源，如Snowflake、Databricks、Hadoop、Amazon Athena、Amazon Redshift、Azure Data Lake、Google...它通过读取和处理底层数据源的原始数据和元数据来收集各种指标。该平台允许数据工程师和数据科学家监控计算性能，并验证系统中所定义的数据质量策略。...Acceldata的数据可靠性监测平台允许您设置各种类型的策略，以确保数据管道和数据库中的数据符合所需的质量水平并且具有可靠性。...主要功能 在数据管道的开头检测问题，以在它们影响下游分析之前隔离它们： 向左移位到文件和流：在数据到达“使用区域”之前，在“原始着陆区”和“丰富区”中运行可靠性分析，以避免浪费昂贵的云信用和因糟糕的数据而做出错误决策...精确的花费智能：预测成本，控制使用率，以实现最大的投资回报，即使平台和定价发生变化也能轻松应对。 单个视图界面：在一个视图中预算和监控所有云数据平台。
01 数据湖的价值凸显 维基百科对于数据湖的定义是：“Data Lake是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。...千万不要小看数据湖所能完成的这些数据处理过程。这些都是用户们在数字化时代发挥数据价值所必不可少的基础。...比如，Amazon EMR大数据处理组件，可以在AWS上轻松运行Spark、Hadoop、Hive等大数据分析。...AWS在数据湖领域深厚的积累有助于推动中国数据湖应用落地 据悉，针对中国市场，AWS近期在中国两个区域陆续上线了多款重磅级的新产品与新服务，其中就包括AWS Glue和Amazon Athena两款跟数据湖相关的服务...在这十年中，以AWS为代表云服务提供商们真是洞悉了用户在数据湖上的需求，并且围绕数据湖打造出来的一系列全面的产品体系，使得数据湖真正走出了一条价值之路。
在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。 能否从云上获取更多价值，将成为企业能否在数字时代拥有一席之地、持续领先领跑的关键。...在十多年发展历程中，Redshift一直在持续迭代，很多功能和特性都源于企业的真实业务需求。...而“智能湖仓”以Amazon S3为基础构建数据湖，作为中央存储库，围绕数据湖集成专门的“数据服务环”，包括数据仓库、机器学习、大数据处理、日志分析等数据服务，然后再利用Amazon Lake Formation...、Amazon Glue、Amazon Athena、Spectrum等工具，实现数据湖的构建、数据的移动和管理等。...以供应链的数字化升级为例，顺丰利用亚马逊云科技可大规模扩展的对象存储服务Amazon S3构建数据湖，将园区内大量的前端感知设备，包括摄像头、物联网IoT设备、地磁、多模达等收集的信息汇总到数据湖中。
Data Wrangler 解决了亚马逊在 ML 数据准备方面的巨大空白。他们声称，以这种方式简化数据准备工作可以大大减少用户花费在数据准备上的时间。...Data Wrangler 专门针对 ML，而 Data Brew 专注在通用探索性数据分析（EDA）上。另外，Data Brew 是一个以 UI 为中心的工具。...许多机器学习实践在脱机（批处理）和在线（实时）特征工程之间存在差异。复杂的特征工程转换和在批处理期间构建的新特征很难很好地转换为推理 / 预测管道。...Amazon Redshift ML：将 Sagemaker Autopilot 集成到 Amazon Redshift 中 Amazon Neptune ML：集成 Graph ml Amazon Aurora...Amazon Athena ML：在 Athena 上提供经过预训练的模型。 4 竞争对手的情况？
Data Wrangler 解决了亚马逊在 ML 数据准备方面的巨大空白。他们声称，以这种方式简化数据准备工作可以大大减少用户花费在数据准备上的时间。...Data Wrangler 专门针对 ML，而 Data Brew 专注在通用探索性数据分析（EDA）上。另外，Data Brew 是一个以 UI 为中心的工具。...许多机器学习实践在脱机（批处理）和在线（实时）特征工程之间存在差异。复杂的特征工程转换和在批处理期间构建的新特征很难很好地转换为推理 / 预测管道。...Amazon Redshift ML：将 Sagemaker Autopilot 集成到 Amazon Redshift 中 Amazon Neptune ML：集成 Graph ml Amazon Aurora...Amazon Athena ML：在 Athena 上提供经过预训练的模型。 8 竞争对手的情况？
一、什么是Lambda架构 Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。...Speed Layer处理中引入的错误，在Batch Layer重新计算时都可以得到修正。...Batch Layer以不可变模型离线存储所有数据集，通过在全体数据集上不断重新计算构建查询所对应的Batch Views。...数据也可以输出到 Amazon Athena （[交互式查询])工具） Speed Layer： 从上图看加速层有三个过程 Kinesis Stream 从[实时数据流])中处理增量的数据，这部分数据数据输出到...批处理数据可以从 Amazon S3 加载批处理数据，[实时数据]可以从 Kinesis Stream 直接加载，合并的数据可以写到 Amazone S3。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
