So funktioniert es
Data-Lake-, Analyse- und ETL-Workflows mit S3 Tables, AWS Glue und Athena. Umfasst verwaltete Iceberg-Tabellen in S3 Tables, die Datenaufnahme aus JDBC-Datenbanken, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery und DynamoDB, die Inventarisierung und Ressourcensuche im AWS Glue Data Catalog, föderierte Athena-Abfragen sowie Vektorspeicherung und semantische Suche mit Amazon S3 Vectors.
Was kannst du sonst noch tun?
Analysedaten finden
AWS Data Analytics Find tables in the Glue Data Catalog in [region] that could answer [business question]. Summarize their schemas and locations, recommend the best sources, and flag missing data.
Verkaufstrends analysieren
AWS Data Analytics Use Athena to analyze monthly sales in [table] for the last quarter. Compare regions, identify the largest changes, and return the SQL with a concise findings summary.
Datenaufnahme in den Data Lake planen
AWS Data Analytics Plan ingestion of [source table] into S3 Tables in [region]. Inspect the source schema, recommend an ingestion approach, and list prerequisites and validation checks before any data movement.
Das ist enthalten
App
AWS Data Analytics
Skills
- 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 mehr
Ressourcen
Das Plugin AWS Data Analytics mit wenigen Klicks hinzufügen
Die Verfügbarkeit hängt vom Plugin, deinem Tarif und den Workspace-Einstellungen ab. Für einige Verbindungen ist eine Einrichtung oder Genehmigung durch einen Admin erforderlich. Wenn der Zugriff blockiert ist, wende dich an deinen Workspace-Admin.
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