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...接下来，我将深入探索如何利用 S3 Express One Zone、Amazon Athena和Amazon Glue 来打造一个高性能且成本效益显著的数据湖。...• 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。.../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。...ID 的数量： 查询原表： SELECT substr("date"，1，4) as year， COUNT(DISTINCT id) FROM original_csv GROUP
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。...https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/glue/latest/dg/what-is-glue.html Amazon Athena 是一种交互式查询服务，让您能够轻松使用标准...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。...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。
▲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。
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。...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。...4.2 数据资源目录为数据湖提供智能化数据管理能力 AWS Glue 数据资源目录功能可以通过一个爬虫直接获取在Amazon S3上的数据目录，用于查询。...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。
查询时，列式存储可以非常快速地跳过不相关的数据。因此，与面向行的数据库相比，聚合查询耗时更少。这种存储方式已转化为节省硬件并最大限度地减少访问数据的延迟。...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。...谷歌和亚马逊将根据存储在 GS/S3 上的数据量向您收费。 Google Dataproc 收费是基于时间的。
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift（数仓）查询Hudi表，现在它终于来了。...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...在某些情况下，对Hudi表的SELECT操作可能会失败，并显示消息**No valid Hudi commit timeline found**。...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
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。...根据设计，数据湖中的查询数据服务可以很好地抽象出这个引擎模型，而且无论你在Google云上是否有亚马逊数据湖（AWS数据湖）、Oracle数据湖、Azure数据湖或BigQuery数据湖，模型都是类似的...可以通过Athena这类的查询引擎或者像Redshift、BigQuery、Snowflake等“仓库”来查询数据湖数据内容，这些服务提供计算资源，而不是提供一个数据湖。...考虑到数仓、查询引起和数据分析市场的变化在加快，你战略的核心应该是最小化风险和技术债务。 ?
查询列式存储时，您可以非常快地跳过无关数据。结果，与面向行的数据库相比，聚合查询耗时更少。这种存储方式已转化为节省硬件和最小化访问数据的延迟。 Apache Parquet是从头开始构建的。...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
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。...根据设计，数据湖中的查询数据服务可以很好地抽象出这个引擎模型，而且无论你在Google云上是否有亚马逊数据湖（AWS数据湖）、Oracle数据湖、Azure数据湖或BigQuery数据湖，模型都是类似的...可以通过Athena这类的查询引擎或者像Redshift、 BigQuery、Snowflake等“仓库”来查询数据湖数据内容，这些服务提供计算资源，而不是提供一个数据湖。...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。
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。...比如，面对Amazon S3当中结构化、半结构化、非结构化数据，我们如何来进行查询和分析呢？这时候，Amazon Athena就派上了用场。...Amazon Athena可以帮助我们使用熟知的标准SQL语句来创建数据库、创建表、查询数据、并让数据结果可视化。 再比如，互联网程序员每天都要面对海量的日志，如何更高效地存储和查询日志呢？...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。...此外，刚才我们提到的Amazon Redshift与Athena还支持联合查询，可以跨多种存储方案在运营数据库、数据仓库以及数据湖间对数据执行查询，无需任何数据移动即可提供跨数据湖洞见，消除了设置并维护复杂的提取
在分时操作系统上，我可以登录并从终端上取走我的文件。我能到工作站上取我的文件吗？我要象PC用户一样把我的文件放到磁盘上去吗？我希望不。 Athena: 我想我们可以其它机器来存文件。...Athena: 你可以用一个笨办法解决这个问题：服务器让你输入你的口令。通过输口令的办法我可以证明我是谁。 Euripides: 那确实很笨拙。在像那样的系统里面，每一个服务器必须知道你的口令。...票里的用户名和发送该票的用户名是匹配的。邮件服务器就会发给我你的邮件。 Athena: 喔!那可不太好。 Euripides: 但是我想到了一个办法来解决这个问题。或者说部分解决。...Athena: 那么票应该是这个样子的。 她把下面的东西写在了黑板上。 票-{用户名：地址：服务名} Athena: 现在我真的很激动。让我们来建一个Charon系统看看它是否工作!...Athena: 对。但那是很笨的解决办法。（稍顿。）啊，我怎样继续我的讨论呢？（她沉思了一会儿）。好的，我要重述一个问题，看有什么必须条件。网络服务必须能够证明使用票的人就是票上所申明的人。
在S3上收集和存储数据时，有三个重要的因素需要牢记: 编码——数据文件可以用任意多种方式编码(CSV、JSON、Parquet、ORC)，每种方式都有很大的性能影响。...元数据:AWS胶水 保持当前的 Athena的一个挑战是在向S3添加新数据时保持表的更新。雅典娜不知道您的新数据存储在何处，因此您需要更新或创建新的表(类似于上面的查询)，以便为雅典娜指出正确的方向。...使用元数据填充后，Athena和EMR在查询或访问S3中的数据时可以引用位置、类型等的Glue目录。...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...从S3中，很容易使用Athena查询数据。Athena非常适合进行探索性分析，它有一个简单的UI，允许您针对S3中的任何数据编写SQL查询。拼花可以帮助减少你需要查询的数据量，节省成本!
快捷的数据查询引擎 在 AWS 上，Amazon S3 对象存储服务由于其高可用性、高持久性、可扩展性和数据格式兼容性等特点，成为了建设数据湖的首选。...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...Amazon Redshift Spectrum 是 Amazon Redshift 的一项功能， （提示：避免到 console 中搜索 spectrum）AWS 选择开发者熟悉的 SQL 语言，也旨在帮助更多开发者轻松实现查询数据...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。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言，此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析，帮助业务进行数据洞察。...对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...我们先以AWS Athena为例来看看所谓面向云存储的交互式查询是如何工作的。我们准备了一个约含一千行数据的小型csv文件，放置在s3存储中，然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件： ?...让我们回到本文的主题：面向云存储的交互式数据查询。综上所述，ADLA不失为一个可行的办法，但它也存在一些局限和问题，而且在中国区并未发布。那么在Azure上是否还有其他的选择呢？答案是肯定的。
Adam作为前后两任CEO，在Keynote上讲的面不红心不跳的，我也只能呵呵了。...照例一开始吹了一波水，data很重要,AWS在data方面很牛逼很牛逼。 第一个新的服务官宣的是Athena for Spark。以前我们知道Athena背后是某个版本的Presto魔改的产物。...这个项目的主要目的是为了让用户写的extension可以不需要经过AWS的批准就直接使用在AWS的PostgreSQL相关的服务上，主要是Amazon RDS以及Aurora。...下一个官宣的是Amazon GuardDuty RDS Protection。主要用来保护Aurora里面的用户数据。基本上就是结合machine learning来应对各种威胁吧。...不知道有没有人喜欢这个服务。 下一个官宣的是一个feature：在AWS Lake Formation里面支持对Redshift Data Sharing进行集中的权限管控。字如其意。
至今还是有很多人觉得C语言依然是编程行业最基础的东西，毕竟现在很多上了年龄的人在当时大学阶段初级的入门编程语言就是用的C语言，在很多人心中都有个编程梦，有些甚至年过半百了还琢磨自己这辈子没有玩编程而遗憾...，也有很多上了年纪的人拿起C语言的书籍一步步跟着网络上的教材进行学习，随着编程语言在国内的普及，编程语言的生态已经发生了很大的变化，特别是高级语言的普及化，倒是显得很多底层语言在编程领域的影响力在下降，...但是其重要性还是在加强，就拿C语言来讲是很多编程语言的基础而存在，主流很多编程语言的底层实现就是利用的C语言或者汇编来完成，C语言在编程领域的角色在发生变化，在早期一个很简单的功能模块可能都需要C语言实现很长时间才能稳定...回到编程语言的学习过程，编程语言学习最佳的方式掌握一定理论基础上有项目实战，如果两种条件都是具备的情况下可能几个月就能找到编程的感觉，而大部分自学编程的人更多是在网络上找到自己觉得重要的视频学习起来，并且通过...最好的学习编程的方式就是在掌握一定理论的基础上再去实践能够取得意想不到的效果。 ?
我们从软件的构架图开始代码的研究之旅,你也不要问我有没有用,因为没有人写,写也是论文的解读,个人觉得做产品最可贵的事情就是把论文变成代码.可能这些文章就像老师说的一样,由于你的没有耐心没有写下去,但是总归是有用的...：启动系统相关，在ROS 2的Launch启动系统上设计了更简约的启动项管理，对启动脚本（Python3）和启动内容进行了隔离。...感知类 athena_bms：CyberDog上的电池管理模块，主要负责电池信息的接收与分发。...wifirssi：该模块的主要功能是创建定时任务，实时查询当前已连接Wifi的信号强度，并通过ros2的topic通讯进行传输。...该四个模块均继承cascade_manager，并在基础上根据业务功能稍作改动。 athena_decisionutils：决策相关功能的基类和工具类集合，负责实现通用功能。
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？...它完全在服务和拥有团队内部，任何消费者都不应该依赖它。...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？...如果一切都严格通过您的服务进行，则意味着您的开发人员将需要在他们自己的服务中重写这些技术的功能，或者只是在逻辑上降级数据存储的真正底层功能。 总结 您需要在内部和共享之间逻辑划分数据。...另一件事是，如果您期望进行临时查询，他们可能应该使用另一种连接数据的方式。这是BI系统存在的主要原因。 也许我在挑剔，但这些是我对这个主题的想法。
它直接建立在 Sagemaker Studio 上，因此利用了 Studio 的所有强大功能（比如它的数据可视化）。...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。...特别是在深层神经网络上。 边缘机器学习 Sagemaker edge manager 基于 AWS Neo 之上，引入了边缘设备的模型管理。如果你在物联网行业，它会非常有用。...ML：使用 SQL 查询将 ML 直接集成到 Postgres 中。...Amazon Athena ML：在 Athena 上提供经过预训练的模型。 4 竞争对手的情况？
它直接建立在 Sagemaker Studio 上，因此利用了 Studio 的所有强大功能（比如它的数据可视化）。...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。...特别是在深层神经网络上。 边缘机器学习 Sagemaker edge manager 基于 AWS Neo 之上，引入了边缘设备的模型管理。如果你在物联网行业，它会非常有用。...ML：使用 SQL 查询将 ML 直接集成到 Postgres 中。...Amazon Athena ML：在 Athena 上提供经过预训练的模型。 8 竞争对手的情况？
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