数据湖当中的数据可谓是包罗万象： 结构化的，有各种关系型数据库的行和列。 半结构化的，有JSON、XML、CSV。 非结构化的，有电子邮件、PDF、各种文档。...Amazon Athena可以帮助我们使用熟知的标准SQL语句来创建数据库、创建表、查询数据、并让数据结果可视化。 再比如，互联网程序员每天都要面对海量的日志，如何更高效地存储和查询日志呢？...那么，如何能让大规模的数据做到平滑安全的迁移呢？亚马逊云科技使用了他们的另一件法宝：Amazon Glue。...在数据移动的过程中，如何将流数据可靠地加载到数据湖、数据存储和分析服务中呢？亚马逊云科技还有一项法宝：Amazon Kinesis Data Firehose。...Amazon Kinesis Data Firehose服务可以捕获和转换流数据，并将其传输给 Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service
这里，我们将结合 AWS 整体的分析服务来向开发者们解释，AWS 是如何帮助开发者 / 企业构建数据湖环境，进而高效使用数据的。...如何解决元数据格式多样的问题？ 由于数据湖可以按任何格式存储，因此无需将其转换为预先定义的数据结构，使用数据湖的主要挑战之一便是查找数据并了解数据结构和格式。...AWS Glue 则可帮助开发者抽取、转换和加载数据，并可在不同数据存储之间可靠地移动数据。...值得一提的是，Athena 可与 AWS Glue 数据目录进行集成，实现开箱即用，帮助开发者能够跨各种服务创建统一的元数据存储库、抓取数据源以发现架构，并使用新的和修改后的表与分区定义填充数据目录，以及维护架构版本控制...在设置和管理数据湖时，涉及大量极为耗时的复杂手动任务，包括加载不同来源的数据、监控数据流、设置分区、打开加密和管理密钥、定义转换作业并监控其操作、将数据重新组织成列格式等。
Amazon Redshift Spectrum作为Amazon Redshift的特性可以允许您直接从Redshift集群中查询S3数据湖，而无需先将数据加载到其中，从而最大限度地缩短了洞察数据价值时间...Redshift Spectrum支持Lake house架构，可以跨Redshift、Lake house和操作数据库查询数据，而无需进行ETL或加载数据。...Redshift Spectrum支持开放数据格式，如Parquet、ORC、JSON和CSV。...当创建引用Hudi CoW格式数据的外表后，将外表中的每一列映射到Hudi数据中的列。映射是按列完成的。...注意，Apache Hudi格式只有在使用AWS Glue Data时支持，不支持使用Apache Hive metastore作为外部catalog。
优点： • 它易于实施和使用 缺点： • 如果源应用程序没有时间戳列，则需要更改数据库设计以包含它 • 仅支持源表中的软删除操作，不支持 DELETE 操作。...• 由于没有要跟踪的元数据，架构演变方案需要自定义实现来跟踪源数据库架构更改并适当更新目标数据库架构。这很复杂也很难实现。...数据转换 提取的数据通常需要先进行转换，然后才能使用。这可能包括转换数据格式、应用业务规则或使用其他上下文丰富数据。 数据加载 然后，将转换后的数据加载到目标系统中。...这种灵活性使用户能够维护单一事实来源，并从不同的查询引擎访问相同的数据集。例如，可以使用 Redshift Spectrum 和 Amazon Athena 查询存储在 S3 中的数据集。...简化的 ETL 流程 CDC 通过持续捕获数据湖并将其应用更改，简化了提取、转换、加载 （ETL） 过程。这种简化降低了传统 ETL 操作的复杂性和资源强度，通常涉及批量数据传输和大量的处理开销。
它是一种软件即服务(SaaS)解决方案，允许组织使用云基础设施存储、管理和分析数据，而无需管理底层硬件或软件。企业如何使用SNP Glue和Snowflake?...现在，通过SNP Glue，我们可以获取所有这些数据，并使用Glue自己的CDC(更改数据捕获)——有时与SLT的增量捕获一起使用，将所有SAP数据包括不断更改的数据复制到云端的基于Snowflake的数据仓库中...Snowflake基于SQL的关键特性“弹性”(即可伸缩性)，并附带了强大的数据处理特性来覆盖ETL(提取-转换-加载)中的“T”，这对于现代集成体系结构(主要是关于ELT而不是ETL)来说很有意义，只是为了解耦数据集成和数据转换的复杂性...客户使用SNP Glue与基于云的数据仓库集成，选择Snowflake是因为它是一个真正的SaaS解决方案，像数据库一样理解SQL(但像Hadoop一样扩展)，并且像数据库一样快速返回数据。...Snowpipe允许在新数据到达时将数据连续加载到Snowflake表中。这对于需要为分析、报告或其他应用程序提供新信息的场景特别有用。
（1）相关差异点 在储存方面上，数据湖中所有数据都保持原始形式，仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从业务系统中提取。 在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。...近期在中国上线的AWS Glue一项全托管的数据提取、转换和加载 (ETL) 服务及元数据目录服务。...AWS Glue是一项全托管的数据提取、转换和加载 (ETL) 服务及元数据目录服务。它让客户更容易准备数据，加载数据到数据库、数据仓库和数据湖，用于数据分析。...客户在使用数据湖架构实现数据分析解决方案时，通常有75%的时间花在数据集成任务上，需要从各种数据源提取数据，对其进行规范化，并将其加载到数据存储中。...当客户从数据目录中标识出数据源（例如一个数据库表) 和数据目标 (例如一个数据仓库) 时，AWS Glue将匹配相应的模式，生成可定制、可重用、可移植、可共享的数据转换代码。
源数据以不同的格式（CSV、JSON）摄取，需要将其转换为列格式（例如parquet），以将它们存储在 Data Lake 中以进行高效的数据处理。...数据类型基于数据湖兼容性进行类型转换，时区调整为 WIB 时间戳。 3. 转换层 数据工程的一大挑战是有效地处理大量数据并保持成本不变。...转换层在数据仓库中生成数据模型，并成为报表使用数据并支持仪表板或报表用例的基础。 4. 报告层 报告层主要从维度和事实表中聚合数据，并在这些数据库之上提供视图供下游用户使用。...CSV 或 JSON 数据等不可变数据集也被转换为列格式（parquet）并存储在该区域中。该层还维护或纠正分区以有效地查询数据集。 5....Redshift Redshift 用作数据仓库来构建数据模型。所有报告/BI 用例均由 Redshift 提供服务。我们在 Redshift 中创建了 2 个图层。
本文将为初学者介绍数据湖与数据仓库的基本概念、特点及其应用场景，并通过代码示例帮助大家更好地理解。数据湖 vs....灵活性高：数据无需转换即可存储，可根据需求进行处理。数据仓库是一种针对结构化数据进行存储、处理和分析的系统，通常用于商业智能和数据分析。...报表生成：由于数据仓库中的数据经过清洗和转换，适合生成准确的业务报表。历史数据分析：数据仓库适合存储历史数据，进行趋势分析和预测。代码示例以下是如何在AWS上创建数据湖和数据仓库的简要示例。...Glue创建数据目录并进行数据爬取glue_client = boto3.client('glue')# 创建Glue数据库database_name = 'my_data_lake_db'glue_client.create_database...）：-- 创建Redshift集群CREATE EXTERNAL TABLE redshift_spectrum_schema.my_table ( id INT, name STRING,
近年来，随着越来越多的企业开始利用云计算的优势，并减少物理数据中心，云计算数据仓库的市场不断增长。 云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。...云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。 如何选择云计算数据仓库服务 在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。 现有的云部署。...•对于S3或现有数据湖之外的数据，Redshift可以与AWS Glue集成，AWS Glue是一种提取、转换、加载(ETL)工具，可将数据导入数据仓库。...•虽然支持Oracle自己的同名数据库，但用户还可以从其他数据库和云平台(包括Amazon Redshift)以及本地对象数据存储中迁移数据。...关键价值/差异： •关键区别在于Snowflake的列式数据库引擎功能，该功能可以处理JSON和XML等结构化和半结构化数据。
然后，这些文件将被Amazon Elastic MapReduce（EMR）转换和清洗成产生洞见所需的形式并加载到Amazon S3。...用COPY命令将这些转换后的文件加载到Amazon Redshift，并使用Amazon QuickSight进行可视化。...Pig的Latin脚本包含关于如何过滤、分组和连接数据的指令，但Pig并不打算成为一种查询语言。Hive更适合查询数据。Pig脚本根据Pig Latin语言的指令，编译并运行以转换数据。...13 AWS Glue AWS Glue是一个托管的ETL服务，它有助于实现数据处理、登记和机器学习转换以查找重复记录。...AWS Glue数据目录与Hive数据目录兼容，并在各种数据源（包括关系型数据库、NoSQL和文件）间提供集中的元数据存储库。
在Parquet中，我们预先定义了模式，并最终将数据列存储在一起。下面是之前以拼花格式转换的JSON文档示例。您可以看到用户一起存储在右侧，因为它们都在同一列中。...相反，它可以快速跳转到它需要的文件部分并解析出相关的列。 下面是一些查询JSON和Parquet的具体基准测试，而不只是相信我的话。 在这四个场景中，我们都可以看到使用拼花地板的巨大好处。...有许多方法可以检查这些数据—您可以下载全部数据，编写一些代码，或者尝试将其加载到其他数据库中。 但最简单的是编写SQL。这就是雅典娜发挥作用的地方。...如果您想要将数据的格式从JSON转换为Parquet，或者您想要聚合%的用户在过去一个月完成注册流并将其写入另一个表以供将来使用，那么您可能需要编写。...当您需要一次对大量数据执行大量读写操作时，Hive确实很出色，这正是我们将所有历史数据从JSON转换成Parquet时所需要的。 下面是一个如何执行JSON到Parquet转换的示例。
高可用的托管数据库服务，它可以在计算节点故障的情况下自动恢复加载到HeatWave集群中的数据——无需从外部数据格式重新转换。...设计一个向外扩展的湖仓系统，不仅需要向外扩展查询处理，还需要将半结构化数据加载并转换为HeatWave的混合列格式。...一旦转换成HeatWave内部格式，外部数据就可以大规模被HeatWave并行内存查询处理引擎使用。此外，还需面临如何扩展数据摄取，以及如何将多种文件格式高效地转换为混合列内存数据等挑战。...自动加载：Autopilot分析数据，预测加载到MySQL HeatWave的时间，确定数据类型的映射，并自动生成加载脚本。用户不必手动指定文件到数据库模式和表的映射。...运行400TB查询——平均42秒 将数据转换为我们专有的混合列格式后，就可以查询外部表。
它可以转换动态读取的数据，并在加载前后提交原始SQL。它使用复制PostgreSQL协议将数据流到服务器，并通过填写一对reject.dat和reject.log文件来管理错误。...pgloader知道如何从不同的来源读取数据: 文件CSVFixed FormatDBF 数据库SQLiteMySQLMS SQL ServerPostgreSQLRedshift pgloader知道如何使用...对于数据库，pgloader连接到live服务，并知道如何直接从它获取所需的元数据。 特征矩阵 下面是根据源数据库引擎所支持的特性的比较。...当特性对所选的源数据库没有意义时，将使用空单元格。 ? 有关特性的详细信息，请参阅数据库源的特定参考页面。...pgloader命令语言拥有一个包含迁移规范的命令文件，也可以提供一个数据源和一个PostgreSQL数据库连接目标，以便将数据加载到其中。
而对基础数据进行业务层级转换以建立更高级别的业务组，即 T 的部分，则仍然要用到 Glue 或者第三方工具才能建立起更高级别的业务领域。...ETL 通常是向数据仓库和数据湖读取和写入数据，但如果愿意，也可以使用 Glue 访问不同的数据库以获取信息。在亚马逊云科技中，当我们谈到数据仓库时，通常是指 RedShift。...而 Glue 能跟 RedShift 无缝对接。至于说数据湖，我们主要是指 Lake Formation，还有 EMR 和 Athena 等其他几种项目。...Redshift 是一种作为数据仓库的并行列式数据库。 那么未来，是不是人们会更多把数据传送到数据湖中？而不再大量使用列式数据库那样的数据仓库？...首先，我们每年都会对所有产品进行创新，并投入大量时间跟客户和社区成员进行交流，了解客户在使用现有产品时遇到过哪些问题，并尝试做出改进。
如何使用此类结构化或半结构化数据构建 RAG 管道？ 在这篇博文中，我们将介绍执行此操作的过程，并回顾一些最佳实践。...数据库表中的数据被结构化为列，在准备用于生成式 AI 的数据时，必须考虑数据架构并决定如何最好地准备它在 RAG 上下文中使用。...因此，在进行任何数据摄取之前，我们需要设计一个“文档构建计划”，据此我们决定如何将数据库中每个感兴趣的实体转换为要摄取的 Vectara JSON 文档。...RAG 应用程序中使用时的常见模式： 1.一些本质上是文本的列，例如“评论”列，是直接使用的——在这种情况下，作为其自身的一个部分。...虽然我们在这里处理的是像 Snowflake 或 Redshift 这样的数据库系统，但值得一提的是，如果您的文件驻留在 CSV 文件或任何其他行为类似于数据库中的结构化数据的格式中，则遵循“文档构建计划
- ETL (Extract, Transform, Load)：数据抽取、转换和加载的过程，负责从源系统中提取数据，转换成统一格式，并加载到数据仓库中。...- 技术选型：包括选择合适的数据库技术（如关系型数据库、列式存储数据库）、大数据平台（如Hadoop、Spark）以及云服务商提供的数据仓库解决方案（如AWS Redshift、Google BigQuery...- 数据仓库系统: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Teradata等，为大规模数据分析优化。...- Data Pipeline Tools: AWS Glue, Azure Data Factory等，用于自动化数据处理流程。 4....数据安全与治理 - 数据加密: 使用SSL/TLS，数据库自带的加密功能等。 - 身份与访问管理: Active Directory, LDAP, OAuth等，控制数据访问权限。
面对向 TB 级、PB 级，甚至 EB 级增长的数据，“如何存”和“如何用”不再是相对孤立的话题。“智能湖仓”向行业传递了一个信号：企业需要统一数据分析工具，实现数据在整个数据平台的自由流转。...用户可以使用像 Amazon Glue 这样的 Serverless 数据集成工具快速实现数据入湖；使用 Amazon Athena 这样的 Serverless 查询引擎直接实现基于 SQL 语言的湖上数据查询分析...来自亚马逊云科技的数据显示，现在每天有数以万计的用户每天在使用 Amazon Redshift 处理超过 2EB 的数据。...全球最大的制药公司之一罗氏制药（Roche）首席云平台和机器学习工程师 Yannick Misteli 博士表示：“Amazon Redshift Serverless 可减轻运营负担，降低成本，并帮助罗氏制药规模化实践...在具体的产品上，亚马逊云科技提供了 Amazon Aurora ML、Amazon Neptune ML、Amazon Redshift ML 等诸多数据库原生的机器学习服务。
其中一些工具包括一组一起使用的工具，可以自定义以解决特定问题。由于许多公司将其数据存储在传统的单片数据库和系统中，因此制造商可以很好地提供工具来迁移数据并支持现有的批处理方法。...操作在服务器上执行，服务器连接到源和目标以获取数据，应用所有转换，并将数据加载到目标系统中。...Sybase ETL Server是一个可伸缩的分布式网格引擎，它使用转换流（使用Sybase ETL Development设计）连接到数据源并提取数据并将数据加载到数据目标。...错误处理：仅监控 转型：ETL，Kafka Streams API Fivetran Fivetran是一种SaaS数据集成工具，可从不同的云服务，数据库和商业智能（BI）工具中提取数据并将其加载到数据仓库中...日志到Amazon Redshift数据仓库的数据加载过程。
基础MySQL平台对JSON的支持可以将JSON数据物化到表中的二进制列、文本列或虚拟列中。它还允许将JSON payload作为参数传递给存储过程和函数。...JavaScript代码在GraalVM虚拟机中执行，提供了安全的沙箱计算和内存使用，并阻止直接网络和文件系统访问。...在LLM方面，HeatWave可以使用BERT和Tfidf从数据库文本列内容生成嵌入，并与标量数据列的数值表示一起提交给AutoML。从所有这些输入生成优化的模型。...该服务还可以预测存储需求和性能，并解释其建议的原因。 自动加载和卸载根据访问频率将数据在常规MySQL数据库和HeatWave集群之间移动，帮助开发人员避免手动执行这些操作。...自动列压缩会为每个列选择匹配的压缩算法，在内存使用和性能之间找到最佳平衡。公司称内存节省可达6-25%，性能提升可达6-10%。
数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取。 在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。在数据抓取中数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据。...而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。 数据湖的目的就是数据湖非常适合深入分析的非结构化数据。数据科学家可能会用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。...数据湖的数据特点 数据种类多，有关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...关于计算引擎：目前 Delta Lake 支持 Apache Spark、Presto、Athena、Redshift、Snowflake 和 Hive；Hudi 支持 Hive、Presto 和 Impala
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