Comment ça marche
Lac de données, analytique et workflows ETL avec S3 Tables, AWS Glue et Athena. Couvre les tables Iceberg gérées dans S3 Tables, l’ingestion depuis des bases de données JDBC, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery et DynamoDB, l’inventaire et la découverte des ressources dans AWS Glue Data Catalog, les requêtes Athena fédérées, ainsi que le stockage vectoriel et la recherche sémantique dans Amazon S3 Vectors.
Que pouvez-vous faire d'autre ?
Rechercher des données analytiques
AWS Data Analytics Recherchez dans le Glue Data Catalog les tables de [region] pouvant répondre à [business question]. Résumez leurs schémas et emplacements, recommandez les meilleures sources et signalez les données manquantes.
Analyser les tendances des ventes
AWS Data Analytics Utilisez Athena pour analyser les ventes mensuelles de [table] au dernier trimestre. Comparez les régions, relevez les plus fortes variations et fournissez le code SQL avec un résumé concis des résultats.
Planifier l’ingestion dans le lac de données
AWS Data Analytics Planifiez l’ingestion de [source table] dans S3 Tables en [region]. Examinez le schéma source, recommandez une méthode d’ingestion et listez les prérequis et contrôles de validation avant tout déplacement de données.
Qu'est-ce qui est inclus ?
Application
AWS Data Analytics
Compétences
- 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 de plus
Ressources
Ajoutez le plugin AWS Data Analytics en seulement quelques clics
La disponibilité dépend du plugin, de votre forfait et des paramètres de votre espace de travail. Certaines connexions nécessitent une configuration ou une validation par l'administrateur. Contactez l'administrateur de votre espace de travail si l'accès est bloqué.
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