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Gestione di inserti e upsert in un data lake serverless
Data di pubblicazione: 15 giugno 2021 () Storia del diagramma
Questa architettura mostra come utilizzare l'Apache Hudiesecuzione su Amazon EMR per elaborare inserimenti e aggiornamenti ai set di dati in Amazon Simple Storage Service. Puoi creare un data lake scalabile e conveniente che fornisce analisi su richiesta e crea data mart persistenti.
Gestione di inserti e upsert in un data lake serverless
I passaggi seguenti descrivono l'architettura:
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Inserisci dati dai sistemi di origine utilizzando batch, Change Data Capture (CDC) o streaming nel livello raw in Amazon S3.
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Dopo che i dati sono rimasti nel data lake non elaborato su Amazon S3, esegui la scansione dei dati e inseriscili nel catalogo dati di AWS Glue utilizzando un crawler.
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Estrai i dati grezzi in un cluster Amazon EMR e leggili utilizzando Hive e Spark per la pulizia e la trasformazione.
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Apache Hudiin esecuzione su Amazon EMR legge i dati utilizzando le API Spark ed esegue inserimenti e upsert sui set di dati richiesti.
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Conserva i dati puliti e trasformati nei bucket elaborati e segnalabili di Amazon S3.
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Utilizza i dati segnalabili su richiesta utilizzando Athena o caricali in Amazon Redshift. https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/welcome.html Utenti, strumenti e risorse diversi possono utilizzare questi dati.
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Gestisci lo spostamento completo dei dati, crea cluster Amazon EMR on-demand per dati batch e carica i dati utilizzando l'orchestrazione dei flussi di lavoro con Amazon Managed Workflows for (MWAA). Apache Airflow
Approfondimenti
Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
Storia del diagramma
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| Modifica | Descrizione | Data |
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Pubblicazione iniziale | Diagramma dell'architettura di riferimento pubblicato per la prima volta. | 15 giugno 2021 |
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