- ምድብ
- ውሂብ
- ገንቢ
- Amazon Web Services
- ድህረ ገጽ
- (በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል)
እንዴት እንደሚሰራ
በS3 Tables፣ AWS Glue እና Athena የሚከናወኑ የውሂብ ሐይቅ፣ የትንታኔ እና ETL የሥራ ፍሰቶች። በS3 Tables ላይ የሚተዳደሩ Iceberg ሰንጠረዦችን፣ ከJDBC የውሂብ ጎታዎች፣ Amazon Redshift፣ Snowflake፣ BigQuery እና DynamoDB ውሂብ ማስገባትን፣ የAWS Glue Data Catalog ቆጠራና የንብረት ፍለጋን፣ የተጣመሩ Athena መጠይቆችን፣ እንዲሁም በAmazon S3 Vectors ላይ የቬክተር ማከማቻና የትርጉም ፍለጋን ይሸፍናል።
ሌላ ምን ማድረግ ይችላሉ?
የትንታኔ ውሂብ ያግኙ
AWS የውሂብ ትንታኔ፦ በ[region] ውስጥ በGlue Data Catalog ላይ ለ[business question] መልስ ሊሰጡ የሚችሉ ሰንጠረዦችን ያግኙ። የእቅድ ማውጣት መረጃቸውንና አካባቢያቸውን ያጠቃልሉ፣ ምርጥ ምንጮችን ይምከሩ እና የጎደለውን ውሂብ ያመልክቱ።
የሽያጭ አዝማሚያዎችን ይተንትኑ
AWS የውሂብ ትንታኔ፦ ባለፈው ሩብ ዓመት በ[table] የተመዘገበውን ወርሃዊ ሽያጭ በAthena ይተንትኑ። ክልሎችን ያወዳድሩ፣ ትልቁን ለውጥ ይለዩ እና SQLን ከአጭር የግኝቶች ማጠቃለያ ጋር ይመልሱ።
ወደ ውሂብ ሐይቅ ማስገባትን ያቅዱ
AWS የውሂብ ትንታኔ፦ [source table]ን በ[region] ውስጥ ወደ S3 Tables ለማስገባት ዕቅድ ያዘጋጁ። የምንጩን እቅድ ማውጣት ይመርምሩ፣ የማስገቢያ ዘዴ ይምከሩ፣ እንዲሁም ውሂብ ከመንቀሳቀሱ በፊት ቅድመ ሁኔታዎችንና የማረጋገጫ ፍተሻዎችን ይዘርዝሩ።
የሚካተቱት
መተግበሪያ
AWS Data Analytics
ክህሎቶች
- amazon-opensearch-service
- connecting-to-data-source
- creating-data-lake-table
- exploring-data-catalog
- finding-data-lake-assets
- ingesting-into-data-lake
- querying-data-lake
- redshift-guide
- 1 ተጨማሪ
ሀብቶች
የ AWS Data Analytics ተሰኪን በጥቂት ጠቅታዎች ያክሉ
ተገኝነት በተሰኪው፣ በዕቅድዎ እና በሥራ ቦታ ቅንብሮች ላይ ይወሰናል። አንዳንድ ግንኙነቶች የአስተዳዳሪ ማዋቀር ወይም ማጽደቅን ይፈልጋሉ። መዳረሻ ከታገደ የሥራ ቦታ አስተዳዳሪዎን ያነጋግሩ።
