Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zum Ende der Lebensdauer von Python und zu den Migrationsoptionen finden Sie im Blogbeitrag
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
In Apache Iceberg-Tabellen schreiben
Mit Amazon Redshift können Sie Apache Iceberg-Tabellen erstellen und in sie schreiben, die in Amazon S3- und Amazon S3-Tabellen-Buckets gespeichert sind. Wenn Sie Iceberg-Daten direkt aus Amazon Redshift schreiben, wird Ihr Datenmanagement optimiert, da zusätzliche Tools überflüssig werden. Iceberg-Tabellen müssen bei registriert sein. AWS Glue Data Catalog
Sie können die Lakehouse-Architektur mit Apache Iceberg-Tabellen verwenden und gleichzeitig die leistungsstarken SQL-Analysen von Amazon Redshift sowohl für Warehouses als auch für Lakes nutzen. Sie erhalten außerdem sofortigen Zugriff auf erweiterte Amazon Redshift-Funktionen wie materialisierte Ansichten Ihrer Iceberg-Tabellen, wodurch Ihre Analysefunktionen erheblich verbessert werden, ohne die Komplexität zu erhöhen.
Iceberg Writes wird sowohl auf von Amazon Redshift bereitgestellten Clustern als auch auf Amazon Redshift Serverless-Instances unterstützt.
