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掌握 Amazon Athena 的数据转换.pdf

上传人: 明**** 编号:1013496 2025-12-21 23页 482.83KB

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根据《Mastering data transformations with Amazon Athena》的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **数据转换挑战**:包括ETL复杂性、代码复杂、模式演变、数据完整性和管理。 2. **Amazon Athena简介**:提供简单、熟悉的SQL转换,无需设置,直接查询S3。 3. **常见转换模式**:如创建优化表、增量数据插入、数据卸载等。 4. **优化转换**:通过联邦、现代化和自动化来优化数据转换。 5. **现代数据湖**:使用Apache Iceberg实现事务性更新、模式演变优化和时间旅行查询。 6. **数据转换工具**:如AWS Glue Data Catalog、Amazon S3、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB。 7. **数据转换示例**:创建优化日志表,使用Parquet和ZSTD格式。 8. **关键数据转换**:包括清洗/归一化、聚合/窗口、丰富/推导等。 9. **数据转换自动化**:使用AWS EventBridge、Lambda、MWAA(Airflow)和AWS Step Function。 10. **总结**:通过Athena CTAS和INSERT INTO消除ETL复杂性,并逐步演进架构。
"Athena CTAS,简化ETL?" "冰山之上,数据湖现代化?" "Lambda联动Athena,自动化数据转换?"
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