Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Konsep dan istilah inti dalam AWS Glue DataBrew
Berikut ini, Anda dapat menemukan ikhtisar konsep inti dan terminologi di AWS Glue DataBrew. Setelah Anda membaca bagian ini, lihatMemulai dengan AWS Glue DataBrew, yang memandu Anda melalui proses pembuatan proyek dan menghubungkan kumpulan data dan menjalankan pekerjaan.
Proyek
Ruang kerja persiapan data interaktif DataBrew disebut proyek. Menggunakan proyek data, Anda mengelola kumpulan item terkait: data, transformasi, dan proses terjadwal. Sebagai bagian dari pembuatan proyek, Anda memilih atau membuat kumpulan data untuk dikerjakan. Selanjutnya, Anda membuat resep, yang merupakan serangkaian instruksi atau langkah yang DataBrew ingin Anda lakukan. Tindakan ini mengubah data mentah Anda menjadi formulir yang siap dikonsumsi oleh pipeline data Anda.
Set data
Dataset berarti sekumpulan data—baris atau catatan yang dibagi menjadi kolom atau bidang. Saat Anda membuat DataBrew proyek, Anda terhubung ke atau mengunggah data yang ingin Anda ubah atau persiapkan. DataBrew dapat bekerja dengan data dari sumber apa pun, diimpor dari file yang diformat, dan terhubung langsung ke daftar penyimpanan data yang terus bertambah.
Untuk DataBrew, dataset adalah koneksi read-only ke data Anda. DataBrew mengumpulkan satu set metadata deskriptif untuk merujuk ke data. Tidak ada data aktual yang dapat diubah atau disimpan oleh DataBrew. Untuk mempermudah, kami menggunakan dataset untuk merujuk pada dataset aktual dan penggunaan DataBrew metadata.
Resep
Dalam DataBrew, resep adalah serangkaian instruksi atau langkah untuk data yang DataBrew ingin Anda tindaklanjuti. Resep dapat berisi banyak langkah, dan setiap langkah dapat berisi banyak tindakan. Anda menggunakan alat transformasi pada bilah alat untuk mengatur semua perubahan yang ingin Anda lakukan pada data Anda. Kemudian, ketika Anda siap untuk melihat produk jadi dari resep Anda, Anda menetapkan pekerjaan ini DataBrew dan menjadwalkannya. DataBrew menyimpan instruksi tentang transformasi data, tetapi tidak menyimpan data Anda yang sebenarnya. Anda dapat mengunduh dan menggunakan kembali resep di proyek lain. Anda juga dapat mempublikasikan beberapa versi resep.
Pekerjaan
DataBrew mengambil tugas mengubah data Anda dengan menjalankan instruksi yang Anda atur ketika Anda membuat resep. Proses menjalankan instruksi ini disebut pekerjaan. Pekerjaan dapat menempatkan resep data Anda ke dalam tindakan sesuai dengan jadwal yang telah ditetapkan. Tetapi Anda tidak terbatas pada jadwal. Anda juga dapat menjalankan pekerjaan sesuai permintaan. Jika Anda ingin membuat profil beberapa data, Anda tidak memerlukan resep. Dalam hal ini, Anda hanya dapat mengatur pekerjaan profil untuk membuat profil data.
Silsilah data
DataBrew melacak data Anda dalam antarmuka visual untuk menentukan asalnya, yang disebut garis keturunan data. Tampilan ini menunjukkan kepada Anda bagaimana data mengalir melalui entitas yang berbeda dari tempat asalnya. Anda dapat melihat asalnya, entitas lain yang dipengaruhi olehnya, apa yang terjadi padanya dari waktu ke waktu, dan di mana ia disimpan.
Profil data
Saat Anda memprofilkan data Anda, DataBrew buat laporan yang disebut profil data. Ringkasan ini memberi tahu Anda tentang bentuk data Anda yang ada, termasuk konteks konten, struktur data, dan hubungannya. Anda dapat membuat profil data untuk kumpulan data apa pun dengan menjalankan pekerjaan profil data.
