使用 AWS Kinesis 和 Amazon Redshift 构建实时分析应用程序

主要观点:实时分析能让企业做出即时的数据驱动决策,本教程将学习使用 AWS Kinesis 进行数据流处理和 Amazon Redshift 进行数据查询分析。
关键信息:

  • 教程前提:需有 AWS 账户、AWS 服务基础知识、安装 AWS CLI 及相关 IAM 权限。
  • 步骤 1:设置 AWS Kinesis 进行实时数据流式传输,包括创建流和向流中放入数据。
  • 步骤 2:使用 AWS Lambda 实时处理数据,创建函数并添加 Kinesis 触发,编写函数代码处理数据并存储到 S3。
  • 步骤 3:将处理后的数据加载到 Amazon Redshift 中,包括设置 Redshift 集群、创建表及设置从 S3 到 Redshift 的数据加载。
  • 步骤 4:在 Redshift 中分析实时数据,可运行 SQL 查询。
    重要细节:
  • 创建 Kinesis 流时需提供名称和分片数量等。
  • 放入 Kinesis 流的数据可通过 Python 脚本模拟,每秒发送一次。
  • Lambda 函数处理 Kinesis 数据时会解码并处理,存储到 S3。
  • Redshift 集群设置需提供名称、节点类型等,创建表需匹配数据结构。
  • 从 S3 加载数据到 Redshift 需使用 COPY 命令并设置 IAM 角色。
    结论:通过该教程构建了实时分析应用,架构可高效处理大量实时数据,AWS 服务器less 服务可创建低成本、高可用、低维护的实时分析解决方案。
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