Amazon Simple Storage Service S3 的使用越来越广泛，被用于许多用例：敏感数据存储库、安全日志的存储、与备份工具的集成……所以我们必须特别注意我们如何配置存储桶以及我们如何将它们暴露在互联网上...在这篇文章中，我们将讨论 10 个良好的安全实践，这些实践将使我们能够正确管理我们的 S3 存储桶。 让我们开始吧。...6 – 加密您的数据 对我们的数据进行静态加密至关重要。Amazon S3 提供了四种加密数据的方法： SSE-S3使用由 Amazon 管理的加密密钥。...最后，我们可以使用“客户端加密”来自己加密和解密我们的数据，然后再上传或下载到 S3 7-保护您的数据不被意外删除 在标准存储的情况下，亚马逊提供了 99.999999999% 的对象的持久性，标准存储至少存储在...结论 正如我们所看到的，通过这些技巧，我们可以在我们的存储桶中建立强大的安全策略，保护和控制信息免受未经授权的访问，加密我们的数据，记录其中执行的每个活动并为灾难进行备份。
标签：Power Query，Filter函数 问题：需要整理一个有数千条数据的列表，Excel可以很方便地搜索并显示需要的条目，然而，想把经过提炼的结果列表移到一个新的电子表格中，不知道有什么好方法？...为简化起见，我们使用少量的数据来进行演示，示例数据如下图1所示。 图1 示例数据位于名为“表1”的表中，我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1：使用Power Query 在新工作簿中，单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令，找到“表1”所在的工作簿，单击“导入”，在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...单击功能区新出现的“查询”选项卡中的“编辑”命令，打开Power Query编辑器，在“产地”列中，选取“宜昌”，如下图2所示。 图2 单击“确定”。...然而，单击Power Query编辑器中的“关闭并上载”命令，结果如下图3所示。
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。...相较于传统构建方式，Amazon S3 Express One Zone在性能上表现出色，其数据访问速度比Amazon S3快10倍，尤其适用于作机器学习、大数据分析，正如本次的数据湖构建实战。...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。...BI 工具如 Amazon QuickSight 以进行数据可视化、使用 AWS CloudWatch 监控数据湖的使用情况和性能，这里有待读者去自行探索~
▲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）。...Ganglia可以帮助检查集群中各个服务器的性能以及集群整体的性能。 10 JupyterHub JupyterHub是一个多用户的Jupyter Notebook。...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。...Athena是一个无服务器的托管服务，这意味着所有的基础设施和软件运维都由AWS负责，你可以直接在Athena的基于Web的编辑器中执行查询。
借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。...动态框架与 Apache Spark DataFrame 类似，后者是用于将数据组织到行和列中的数据抽象，不同之处在于每条记录都是自描述的，因此刚开始并不需要任何架构。...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 可以自动扩展并执行并行查询，因此可快速获取结果，对于大型数据集和复杂查询也不例外。
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。...数据处理可能发生在Tableau或PowerBi之类的分析工具中，也有可能发生在加载数据到数仓（如Snowflake、Redshift和BigQuery）的应用程序中。...例如，查询引擎可以有一个表级和列级数据的访问控制机制。此外，数据处理工具（如Tableau或Power BI）也可以对数据湖中的数据设置访问控制。...、获取、治理、质量和测试的工作流。
在MySQL中，我们经常需要操作数据库中的数据。有时我们需要获取表中的倒数第二个记录。这个需求看似简单，但是如果不知道正确的SQL查询语句，可能会浪费很多时间。...在本篇文章中，我们将探讨如何使用MySQL查询获取表中的倒数第二个记录。 一、查询倒数第二个记录 MySQL中有多种方式来查询倒数第二个记录，下面我们将介绍三种使用最广泛的方法。...1.1、使用排名 我们可以使用排名的方式，将最后一条记录排除在外，然后返回排名为第二的记录。...1.2、子查询 另一种获取倒数第二个记录的方法是使用子查询。我们先查询表中最后一条记录，然后查询它之前的一条记录。...SELECT * FROM commodity ORDER BY price ASC LIMIT 1; 结论 在MySQL中获取表中的倒数第二条记录有多种方法。
而Amazon Athena是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准 SQL 直接分析Amazon S3中的数据。...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。...就可在数秒内获取最多的结果。使用Athena，无需执行复杂的ETL作业来为数据分析做准备。...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。
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。...Amazon Glue 是一项无服务器数据集成服务，可帮助企业轻松准备数据以进行分析、机器学习与应用程序开发。Amazon Glue提供数据集成所需要的全部功能，可以在几分钟内获取洞见结论。...Amazon Glue包含一个重要的组件，叫做Amazon Glue Elastic Views。 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。...同时，亚马逊云科技还发布AQUA for Amazon Redshift 的预览版本，AQUA使用分布式硬件加速型缓存，能够将计算与存储层相融合，实现10倍于其他云数据仓库的查询性能。
我们将从一个对象存储开始，比如S3或谷歌云存储，作为一个廉价而可靠的存储层。 接下来是查询层，如Athena或BigQuery，它允许您通过一个简单的SQL接口来探索数据湖中的数据。...中心部分是一个元数据存储，如AWS Glue目录，它将所有元数据(其格式、位置等)与您的工具连接起来。 最后，您可以利用顶层的转换层(如EMR)来运行聚合、写入新表或以其他方式转换数据。...Athena是一个由AWS管理的查询引擎，它允许您使用SQL查询S3中的任何数据，并且可以处理大多数结构化数据的常见文件格式，如Parquet、JSON、CSV等。...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...它获取以中间格式(DataFrame)存储的更新后的聚合，并将这些聚合以拼花格式写入新桶中。 结论 总之，有一个强大的工具生态系统，可以从数据湖中积累的大量数据中获取价值。
现在您可以使用Amazon Redshift查询Amazon S3 数据湖中Apache Hudi/Delta Lake表数据。...Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...Hudi Copy On Write表是存储在Amazon S3中的Apache Parquet文件的集合。有关更多信息，请参阅开源Apache Hudi文档中的Copy-On-Write表。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...LOCATION 's3://s3-bucket/prefix/partition-path' Apache Hudi最早被AWS EMR官方集成，然后原生集成到AWS上不同云产品，如Athena、Redshift
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。...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。...Google和Amazon将根据GS / S3上存储的数据量向您收费。 Google Dataproc收费是基于时间的。...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...Lake Formation 会自动帮助开发者从数据库和对象存储中收集并按目录分类数据，再将数据移动到新的 Amazon S3 数据湖。...Amazon Redshift 和 数据湖之间的无缝互操作性 AWS Lake House 模型中 Redshift 作为首选的转换引擎，实现了高效地加载、转换和扩充数据。...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。
您可以在此博客中阅读更多详细信息，如何在多写入器场景中使用异步表服务进行操作，而无需暂停写入器。这非常接近标准数据库支持的并发级别。...基本思想是当您的数据开始演变，或者您只是没有从当前分区方案中获得所需的性能价值时，分区演变允许您更新分区以获取新数据而无需重写数据。...在这个新版本中，元数据以优化的索引文件格式编写，与 Delta 或 Iceberg 通用文件格式相比，点查找的性能提高了 10-100 倍。...Amazon S3 中的数据湖文件以Apache Hudi格式进行转换和存储，并在 AWS Glue 目录中注册，可用作数据湖表，用于通过 Amazon Athena 进行分析查询和使用。”...随着我们接近另一个主要的生产切换，我们的开发管道已超过 10,000 个表和 150 多个源系统。” 最后，鉴于 Lakehouse 技术的发展速度有多快，重要的是要考虑该领域的开源创新来自何处。
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。...它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...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
，同样需要大量的基础模型以外的服务来支撑，如加速芯片、数据库、数据分析、数据安全服务等等。...目前，大规模预训练模型训练算力是以往的10到100倍，当前主流生成式AI模型的训练广泛使用到英伟达Tensor Core GPU芯片，如微软斥资数亿美元购买数万颗英伟达A100芯片以帮助Open AI打造...首先，面向生成式AI构建强大的数据“基座”，需要一套全面的服务，以便能够存储用于构建和微调模型的各种类型的数据； 其次，还需要服务间的集成，以打破数据孤岛，确保能够随时访问所有数据； 最后，还需要在构建生成式...在数据集成方面，亚马逊云科技已经在Amazon S3、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Amazon SageMaker、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon...其中，在行业类应用场景中，AI助手类应用得到了广泛运用，比如在协同办公赛道就掀起了新风口： 钉钉接入千问大模型，用户可以唤起10余项AI能力如：自动整理群聊要点、生成待办、预约日程、写文案、生成海报、一键生成讨论要点等
网络武器 Athena（雅典娜）项目 简介 Athena（雅典娜）项目是维基解密于2017年5月19日披露的，其用于在Windows系统（从XP到Windows 10）上提供远程信标（beacon）和程序加载的木马程序...其从样本指定偏移的位置读取payload，这个字段的偏移通过遍历节表，找到正常节代码最后的部分，该部分是一个去掉头的payload，获取到对应的位置后，读取其中的内容并修复对应的pe头，并且加载执行。...中通过ndis注册了一个自有的协议，通过这个的回调来过滤对应网卡中的流量数据。...字符串解密算法 样本中所有字符串均被加密： 其中第一个字符通常为0，第二个字符为待解密字符串长度，第三和第四字符计算成xor key，从第五个字符起为加密字符串。...将生成的sha256格式化为以下字符串的驱动路径，然后和其通信。 ? 然后从自身文件句柄中查找843和304号资源，并解密。但在这个dll中并未看到对应的资源文件。 ? 最后将其加载到内存中。 ?
同时，Tableau公司作为数据领域最重要的公司被列入进了DBTA 100中，被视为Gartner魔力象限中的远见者。...但是，在敲定任何一个工具之前，你需要了解它如何在数据分析上满足你的功能，技术，客户服务，社区和成本考虑因素等需求。 以下10点总结保证你在考虑Tableau时不会遗漏任何信息。...其中包括AWS数据库Athena，Aurora，EMR和Redshift，以及Apache Drill，Cloudera Hadoop，Hortonworks，MapR，Google BigQuery，...他们会帮助我影响领导的决策吗？ 最后，它是否连接到了内部服务使用的“实时”数据库？ 如果你没有用过分析型数据库，Google和Amazon会提供免费试用版，帮你评测Tableau在这些环境下好不好用。...Google与Amazon都允许你加载自己的数据，连接上Tableau即可体验远程数据库。你可以在这篇文章里学习如何选择合适的数据仓库。
如今的多云和混合云时代，企业集成需求更加丰富，如应用与应用之间的集成、企业和企业之间的数据交换、公有云到私有云以及多云之间的协同、设备到设备之间的集成，还有企业和生态合作伙伴之间的对接等。...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。...此类场景中，数据分析服务对源数据进行收集、筛选和清洗，并将处理后的数据作为人工智能服务的训练数据，最后产生推荐模型和部署为推荐服务。这种关系比较常见。...企业还想知道“下季度我企业的新产品销量会如何？”，就会利用人工智能服务进行预测。现在，用更少的钱，以很小的起点，就可以获取之前上千万美金才能获取的能力，这就是公有云上的优势。...以Amazon Aurora为例，它是与MySQL和PostgreSQL兼容的关系数据库。性能和可用性与商用数据库相当，成本只有其 1/10，还大大减轻运维负担，节省运维成本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
