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AWS Localization

Author: AWS Localization

使用 Apache Flink 和 Amazon Kinesis Data Analytics for Java 应用程序构建和运行流应用程序

流处理有助于实时数据的收集、处理和分析,并能够持续生成见解和快速响应新出现的情况。当派生见解的值随时间减少时,此功能非常有用。因此,您对检测到的情况反应越快,反应就越有价值。例如,考虑一个可以在欺诈性信用卡交易发生时对其进行分析和阻止的流应用程序。将该应用程序与传统的面向批处理的方法相比较,该方法在每个工作日结束时识别欺诈性交易,并生成一份供您在次日早上读取的全面报告。

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使用新查询编辑器查询您的 Amazon Redshift 集群

数据仓库是从您的数据中分析和提取可指导行动见解的关键组件。Amazon Redshift 是一种快速的可扩展数据仓库,可经济高效地分析您数据仓库和数据湖中的所有数据。
Amazon Redshift 控制台最近推出了查询编辑器。查询编辑器是浏览器内的界面,用于直接从 AWS 管理控制台中在 Amazon Redshift 集群上运行 SQL 查询。使用查询编辑器是在 Amazon Redshift 集群托管的数据仓库上运行查询的最高效方法。

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从 ELK 堆栈到 EKK:使用 Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis 和 Kibana 聚合和分析 Apache 日志

在本文中,我们探索了流行的开源日志聚合解决方案的AWS对应解决方案,即 ELK 堆栈(Elasticsearch、Logstash 和 Kibana):EKK 堆栈(Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis 和 Kibana)。借助 EKK 解决方案,不再需要进行重复的繁重工作,对日志聚合解决方案进行部署、管理和扩展等。使用 EKK 堆栈,您可以专注于分析日志和调试应用程序,而不是管理和扩展聚合日志的系统平台本身。

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Amazon S3 对象的 Amazon Kinesis Data Firehose 自定义前缀

2019 年 2月,Amazon Web Services (AWS) 宣布了 Amazon Kinesis Data Firehose 的一项称为“Amazon S3 对象自定义前缀”新功能。它允许客户为传输数据记录的 Amazon S3 对象的前缀指定自定义表达式。 之前,Kinesis Data Firehose 仅允许指定部分文字前缀。新支持的前缀可以与静态日期格式的前缀结合使用,以创建固定格式的输出文件夹。

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Amazon Kinesis 更新& Amazon Elasticsearch Service 集成,分片级指标和基于时间的迭代器

Amazon Kinesis 让您在云中轻松实现流数据处理。Amazon Kinesis 平台由三种不同的服务组成:Kinesis Streams 允许开发人员构建自己的流处理应用程序;Kinesis Firehose 简化了将流数据加载到 AWS 以进行存储和分析的过程;Kinesis Analytics 支持分析人员使用标准 SQL 查询分析流数据。

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使用 Amazon Kinesis Firehose、AWS Lambda 和 Amazon Elasticsearch Service 摄取、聚合和可视化 Apache 日志的无服务器扩展

2016 年,AWS 推出了EKK 堆栈(Amazon Elasticsearch Service、Amazon Kinesis 和 Kibana),作为 ELK(Amazon Elasticsearch Service、开源工具 Logstash 和Kibana)的替代品,用于提取和可视化 Apache 日志。EKK 堆栈的主要功能之一是通过 Amazon Kinesis Firehose 代理处理数据转换。在本文中,我们将介绍如何优化 EKK 解决方案 — 通过 AWS Lambda 处理 Amazon Kinesis Firehose 中的数据转换。

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3M Health Information Systems 如何使用 Amazon Redshift 构建医疗保健数据报告工具

3M HIS 正在进行一项计划,以将安装在本地或其他云托管提供商处的应用程序迁移到 Amazon Web Services (AWS) 中。3M HIS 已开始迁移到 AWS 中,以利用计算、存储和网络弹性。我们希望建立在一个坚实的基础上,从而帮助我们把更多的精力放在为客户创造价值上,同时也能进行扩展,以支持我们在未来几年预期的业务增长

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入门:Big Data on AWS 培训资源 | AWS 大数据博客

尝试新事物往往是一项艰巨的任务。要从哪里着手? 有哪些资源有助于引导您进入自己不熟悉的领域? 如需额外的帮助时,您可以向谁求助?
无论您是刚刚注册了第一个 AWS 账户,还是已使用我们的服务有段时间了,为了满足客户不断变化的需求,我们的服务也在不断发展,因此总会有一些新的内容需要学习。为了帮助您在使用 AWS 构建内容时准备充分以取得成功,我们在 AWS 站点上汇总了以下有关大数据培训的快速参考指南和资源。

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在具有 750TB 数据的 Amazon Redshift 上运行 Amazon Payments 分析 | AWS 大数据博客

Amazon Payments 数据工程团队负责进行数据提取、转换和存储超过750TB的不断增长的数据集,该团队为全球超过 300 多个企业客户提供这些服务。这些客户包括产品经理、市场营销经理、项目经理、数据科学家、业务分析师和软件开发工程师。他们利用这些数据进行有计划的和即席查询,从而帮助他们做出正确的商业决策。这些数据还用于构建每周、每月和每季度的业务评估指标,供领导团队进行审核。

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