Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena
Apr 09, 2025 pm 03:09 PMSebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.
Apabila anda mengintegrasikan perkhidmatan ini, anda melepaskan penemuan data, pengkatalogan, dan pertanyaan dalam ekosistem AWS. Marilah kita faham bagaimana mereka dapat memudahkan aliran kerja analisis data anda.
Apa itu gam AWS?
AWS Glue adalah perkhidmatan hosting tanpa pelayan yang membolehkan anda menemui, menyediakan, bergerak, dan mengintegrasikan data dari pelbagai sumber. Sebagai perkhidmatan integrasi data, AWS Glue membolehkan anda mengurus lokasi data secara berpusat tanpa menguruskan infrastruktur.
Apakah perayap AWS Glue?
Glue Crawler adalah alat penemuan data automatik yang mengimbas data secara automatik mengklasifikasikan, kumpulan dan katalog data di dalamnya. Ia kemudian mewujudkan jadual baru atau mengemas kini direktori jadual sedia ada dalam data gam AWS anda.
Apakah direktori data gam?
Direktori Data Glue AWS adalah indeks, skema, dan metrik runtime lokasi data. Anda memerlukan maklumat ini untuk membuat dan memantau pekerjaan ekstrak, mengubah, dan beban (ETL) anda.
Mengapa menggunakan Amazon Athena dan AWS Glue?
Sekarang kita telah menutup asas Amazon Athena, AWS Glue, dan AWS Glue Crawler, mari kita bincangkannya dengan cara yang lebih mendalam.
4 Amazon Athena Use Utama Kes
Amazon Athena menyediakan kaedah yang mudah dan fleksibel untuk menganalisis petabytes data di mana mereka berada. Sebagai contoh, Athena boleh menganalisis data dari Amazon Simple Storage Service (S3) atau membina tasik data aplikasi dan 30 sumber data, termasuk sumber data di premis atau sistem awan lain menggunakan SQL atau Python.
Amazon Athena mempunyai empat kes penggunaan utama:
Jalankan pertanyaan di S3, pusat data di premis, atau awan lain
Sediakan data untuk model pembelajaran mesin
Memudahkan tugas kompleks seperti pengesanan anomali, analisis kumpulan pelanggan, dan ramalan jualan menggunakan model pembelajaran mesin dalam pertanyaan SQL atau Python
Lakukan analisis berbilang awan (seperti pertanyaan data dalam Azure) Analytics Synapse dan menggambarkan hasil dengan quickSight Amazon)
3 kes penggunaan gam AWS utama
Sekarang bahawa kami telah memperkenalkan Amazon Athena, mari kita bercakap tentang AWS Glue. Anda boleh menggunakan gam AWS untuk melakukan beberapa tindakan yang berbeza.
Pertama, anda boleh menggunakan enjin integrasi data AWS Glue, yang membolehkan anda mendapatkan data dari beberapa sumber yang berbeza. Ini termasuk Amazon S3, Amazon DynamoDB, dan Amazon RDS, serta pangkalan data EC2 (disepadukan dengan AWS Glue Studios) yang berjalan di Amazon dan AWS gam untuk Ray, Python Shell, dan Apache Spark.
Sebaik sahaja data disambungkan dan ditapis, ia boleh dihubungkan dengan lokasi di mana data dimuatkan atau dibuat, dan senarai ini berkembang ke tempat -tempat seperti Amazon Redshift, Data Lakes, dan Gudang Data.
Anda juga boleh menggunakan gam AWS untuk menjalankan pekerjaan ETL. Tugas-tugas ini membolehkan anda mengasingkan data pelanggan, melindungi data pelanggan terletak di penghantaran dan di tempat, dan mengakses permintaan data pelanggan hanya apabila memberi respons kepada keperluan pelanggan. Apabila mengkonfigurasi pekerjaan ETL, semua yang anda perlu lakukan ialah menyediakan sumber data input dan output data sasaran awan dalam swasta maya.
Kaedah terakhir menggunakan gam AWS adalah dengan cepat menemui dan mencari pelbagai dataset AWS melalui katalog data anda tanpa memindahkan data. Selepas pengkatalogan data, ia boleh digunakan dengan segera untuk mencari dan menanyakan spektrum menggunakan Amazon Athena, Amazon EMR, dan Amazon Redshift.
Bermula dengan AWS Glue: Cara Mendapatkan Data Dari AWS Glue ke Amazon Athena
Jadi, bagaimana saya mendapatkan data dari AWS gam ke Amazon Athena? Sila ikuti langkah -langkah ini:
Muat naik data pertama ke sumber data. Pilihan yang paling popular ialah baldi S3, tetapi jadual DynamoDB dan Redshift Amazon juga pilihan.
Pilih sumber data anda dan buat pengelas jika perlu. Pengelas membaca data dan menghasilkan corak (jika berpuas hati) untuk mengenal pasti format. Anda boleh membuat pengelas tersuai untuk melihat jenis data yang berbeza.
Buat Crawler.
Tetapkan nama crawler, kemudian pilih sumber data anda dan tambahkan sebarang pengelas tersuai untuk memastikan bahawa AWS Glue mengiktiraf data dengan betul.
Sediakan peranan identiti dan akses pengurusan (IAM) untuk memastikan crawler menjalankan proses dengan betul.
Mewujudkan pangkalan data yang akan menjimatkan dataset. Tetapkan runtime dan kekerapan crawler untuk memastikan data anda terkini.
Jalankan crawler. Proses ini boleh mengambil sedikit masa, bergantung kepada seberapa besar dataset itu. Selepas crawler berjalan dengan jayanya, anda akan melihat perubahan pada jadual dalam pangkalan data.
Sekarang anda telah menyelesaikan proses ini, anda boleh melompat ke Amazon Athena dan menjalankan pertanyaan yang anda perlukan untuk menapis data dan mendapatkan hasil yang anda cari.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan

Pengenalan kepada arbitraj statistik statistik adalah kaedah perdagangan yang menangkap ketidakcocokan harga dalam pasaran kewangan berdasarkan model matematik. Falsafah terasnya berasal dari regresi min, iaitu, harga aset boleh menyimpang dari trend jangka panjang dalam jangka pendek, tetapi akhirnya akan kembali ke purata sejarah mereka. Peniaga menggunakan kaedah statistik untuk menganalisis korelasi antara aset dan mencari portfolio yang biasanya berubah serentak. Apabila hubungan harga aset -aset ini tidak dapat disimpulkan, peluang arbitraj timbul. Dalam pasaran cryptocurrency, arbitraj statistik terutamanya lazim, terutamanya disebabkan oleh ketidakcekapan dan turun naik drastik pasaran itu sendiri. Tidak seperti pasaran kewangan tradisional, kriptografi beroperasi sepanjang masa dan harga mereka sangat terdedah kepada berita, sentimen media sosial dan peningkatan teknologi. Turun naik harga yang berterusan ini kerap mencipta kecenderungan harga dan memberikan arbitrageurs dengan

iter () digunakan untuk mendapatkan objek iterator, dan seterusnya () digunakan untuk mendapatkan elemen seterusnya; 1. Gunakan Iterator () untuk menukar objek yang boleh dimatikan seperti senarai ke dalam iterator; 2. Panggil seterusnya () untuk mendapatkan unsur -unsur satu demi satu, dan mencetuskan pengecualian berhenti apabila unsur -unsur habis; 3. Gunakan seterusnya (iterator, lalai) untuk mengelakkan pengecualian; 4. Iterator tersuai perlu melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ () untuk mengawal logik lelaran; Menggunakan nilai lalai adalah cara yang sama untuk traversal selamat, dan keseluruhan mekanisme adalah ringkas dan praktikal.

shutil.rmtree () adalah fungsi dalam python yang secara rekursif memadam seluruh pokok direktori. Ia boleh memadam folder yang ditentukan dan semua kandungan. 1. Penggunaan Asas: Gunakan shutil.rmtree (Path) untuk memadam direktori, dan anda perlu mengendalikan fileNotFoundError, PermissionError dan pengecualian lain. 2. Aplikasi Praktikal: Anda boleh membersihkan folder yang mengandungi subdirektori dan fail dalam satu klik, seperti data sementara atau direktori cache. 3. Nota: Operasi penghapusan tidak dipulihkan; FileNotFoundError dilemparkan apabila jalan tidak wujud; Ia mungkin gagal kerana kebenaran atau pekerjaan fail. 4.

Pasang pemacu pangkalan data yang sepadan; 2. Gunakan Connect () untuk menyambung ke pangkalan data; 3. Buat objek kursor; 4. Gunakan melaksanakan () atau executemany () untuk melaksanakan SQL dan menggunakan pertanyaan parameter untuk mengelakkan suntikan; 5. Gunakan Fetchall (), dan sebagainya untuk mendapatkan hasil; 6. komit () diperlukan selepas pengubahsuaian; 7. Akhirnya, tutup sambungan atau gunakan pengurus konteks untuk mengendalikannya secara automatik; Proses lengkap memastikan operasi SQL selamat dan cekap.

Untuk mengira perbezaan antara dua tarikh, anda perlu memilih fungsi yang sepadan mengikut jenis pangkalan data: 1. Gunakan Datediff () untuk mengira perbezaan hari dalam MySQL, atau menentukan unit -unit seperti jam dan minit dalam timestampdiff (); 2. Gunakan Datediff (date_part, start_date, end_date) dalam sqlserver dan tentukan unit; 3. Gunakan penolakan langsung dalam PostgreSQL untuk mendapatkan perbezaan hari, atau menggunakan ekstrak (DayFromage (...)) untuk mendapatkan selang yang lebih tepat; 4. Gunakan fungsi Julianday () untuk menolak perbezaan hari dalam SQLite; Sentiasa perhatikan pesanan tarikh

Cara yang disyorkan untuk membaca fail garis mengikut baris di Python adalah menggunakan WithOpen () dan untuk gelung. 1. Gunakan WithOpen ('Example.txt', 'R', encoding = 'UTF-8') Asfile: Untuk memastikan penutupan fail yang selamat; 2. Gunakan ForlineInfile: untuk merealisasikan bacaan line-by-line, mesra memori; 3. Gunakan line.strip () untuk menghapuskan aksara line-by-line dan aksara ruang putih; 4. Tentukan pengekodan = 'UTF-8' untuk mengelakkan kesilapan pengekodan; Teknik lain termasuk melangkau garis kosong, membaca garis N sebelum, mendapatkan nombor garis dan garis pemprosesan mengikut keadaan, dan sentiasa mengelakkan pembukaan manual tanpa penutupan. Kaedah ini lengkap dan cekap, sesuai untuk pemprosesan fail yang besar

Threading.Timer melaksanakan fungsi secara tidak segerak selepas kelewatan yang ditentukan tanpa menyekat benang utama, dan sesuai untuk mengendalikan kelewatan ringan atau tugas berkala. Penggunaan Basic: Buat Objek Pemasa dan Mula Panggilan () Kaedah untuk melambatkan pelaksanaan fungsi yang ditentukan; ② Batal tugas: Memanggil membatalkan () kaedah sebelum tugas dilaksanakan dapat mencegah pelaksanaan; ③ Mengulangi pelaksanaan: Membolehkan operasi berkala dengan merangkumi kelas RepeatingTimer; ④ Nota: Setiap pemasa memulakan benang baru, dan sumber harus diuruskan dengan munasabah. Jika perlu, hubungi Batal () untuk mengelakkan sisa memori. Apabila program utama keluar, anda perlu memberi perhatian kepada pengaruh benang bukan daemon. Ia sesuai untuk operasi yang ditangguhkan, pemprosesan masa tamat, dan pengundian mudah. Ia mudah tetapi sangat praktikal.
