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Partizione dei dati di streaming in Amazon Data Firehose

Modalità Focus
Partizione dei dati di streaming in Amazon Data Firehose - Amazon Data Firehose

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

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Il partizionamento dinamico consente di partizionare continuamente i dati in streaming in Firehose utilizzando chiavi all'interno dei dati (ad esempio, customer_id otransaction_id) e quindi fornire i dati raggruppati da queste chiavi nei prefissi Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) corrispondenti. Ciò semplifica l'esecuzione di analisi ad alte prestazioni ed economiche sui dati in streaming in Amazon S3 utilizzando vari servizi come Amazon Athena, Amazon, Amazon EMR Redshift Spectrum e Amazon. QuickSight Inoltre, AWS Glue può eseguire processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) più sofisticati dopo che i dati di streaming partizionati dinamicamente sono stati consegnati ad Amazon S3, in casi d'uso in cui è richiesta un'ulteriore elaborazione.

Il partizionamento dei dati riduce al minimo la quantità di dati scansionati, ottimizza le prestazioni e riduce i costi delle query di analisi su Amazon S3. Inoltre, aumenta l'accesso granulare ai dati. I flussi Firehose vengono tradizionalmente utilizzati per acquisire e caricare dati in Amazon S3. Per partizionare un set di dati in streaming per l'analisi basata su Amazon S3, è necessario eseguire il partizionamento di applicazioni tra i bucket Amazon S3 prima di rendere i dati disponibili per l'analisi, operazione che potrebbe diventare complicata o costosa.

Con il partizionamento dinamico, Firehose raggruppa continuamente i dati in transito utilizzando chiavi dati definite dinamicamente o staticamente e fornisce i dati ai singoli prefissi Amazon S3 per chiave. time-to-insight Ciò si riduce di minuti o ore. Inoltre, riduce i costi e semplifica le architetture.

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