Démarrez gratuitement avec Amazon Redshift, le service d'entrepôt de données évolutif, rapide et économique. Conservez de grands volumes de données non structurées dans un « lac de données » d'AWS.
您想要使用 Redshift Spectrum 在数据湖中查询已卸载的数据。您还希望与其他 AWS 服务共享数据,例如:使用 Athena 的按使用量付费和无服务器临时和按需查询模型查询数据;使用 AWS Glue 和Amazon EMR对卸载的数据执行 ETL 操作,以及与储存在数据湖中的其他数据集(例如 ERP、财务或第三方数据)进行数...
大規模 parallel 處理 (MPP)— Amazon Redshift 使用 MPP 架構快速處理資料,甚至是複雜的查詢和大量資料。多個運算節點會在部分資料上執行相同的查詢程式碼,以最大化 parallel 處理。 用戶端應用程式— Amazon Redshift 與各種擷取、轉換和載入 (ETL)、商業智慧 (BI) 報告、資料探勘和分析工具整合。所有用戶端應用...
Improve the speed of AWS Redshift data warehouse creation and AWS Redshift ETL with Qlik DWH automation software.
Client application –Amazon Redshift integrates with various data loading, extract, transform, and load (ETL), business intelligence (BI) reporting, data mining, and analytics tools. All client applications communicate with the cluster through the leader node only.The...
Redshift的内存及计算能力被分成许多个单元/单位,一个slot代表一个单元的内存及计算能力,一个slot同一时间可以执行一个SQL查询任务,不同的queue拥有不同数量的slot,slot的数量决定该queue能够同时并发执行多少个SQL查询任务。因为ETL往往伴随着许多COMMIT 操作,而COMMIT 都很消耗计算资源。为了进行ETL的同时不影响普通...
Amazon Redshift新增对5个服务的Zero-ETL集成,包括Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon DynamoDB和Amazon RDS for MySQL与Amazon Redshift,旨在简化数据访问与分析。 这种集成允许用户在不需要构建和维护复杂的数据管道的情况下,从多个数据源分析数据 此外,Amazon DynamoDB与Amazon OpenSearch Service的Zero-ETL整合实现了近乎...
RedshiftSynapse Analytics基于云的企业数据仓库 (EDW),可利用大规模并行处理 (MPP) 对数 PB 的数据快速运行复杂查询。 Lake FormationData Share一项简单安全的服务,用于共享大数据。 数据仓库体系结构 展开表 体系结构说明 自动化企业 BI将 Azure 数据工厂与 Azure Synapse Analytics 配合使用,在 Azure 中自动完成提取...
RedshiftSynapse Analytics基于云的企业数据仓库 (EDW),可利用大规模并行处理 (MPP) 对数 PB 的数据快速运行复杂查询。 Lake FormationData Share一项简单安全的服务,用于共享大数据。 数据仓库体系结构 展开表 体系结构说明 自动化企业 BI将 Azure 数据工厂与 Azure Synapse Analytics 配合使用,在 Azure 中自动完成提取...
are available for quick reference, Amazon Mobile Analytics enables you to set up automatic export of your data to Amazon S3 for use with other data analytics tools such as Amazon Redshift, Amazon Elastic MapReduce (EMR), Extract, Transform and Load (ETL) software, or your own data warehouse...