亚马逊AWS官方博客

Category: Analytics

EKS上有状态服务启用存储加密

在这个博客里我们针对EKS上有状态服务的数据保护安全需求，介绍了结合KMS服务，在EKS中如何使用StatefulSet、Snapshot Controller 的方式实现有状态服务的存储加密启用，该方式通过从底层存储解决数据加密存储及迁移，无需应用层介入数据迁移，从而简单有效解决了EKS上有状态服务的存储加密需求。

在Amazon EMR上构建实时数据湖

在 Amazon EMR 集群上，通过使用Flink, Spark 等服务与Hudi 集成，配合 Airflow, Amazon MSK 等服务可以轻松实现流式数据湖的构建，从而有效的减少了数据从产生到消费的数据延迟。同时借助 Amazon EMR 和 Amazon MSK, 消除了 Flink /Spark/Kafka 等基础服务运营开销，让这些服务开箱即用，从而使我们只要关心数据湖的构建以及湖上的数据处理

Amazon EMR Hudi 性能调优——Clustering

Hudi作为Amazon EMR提供的智能湖仓的重要组件，已经得到越来越广泛的应用，Hudi在考虑到多种业务场景的同时，也对查询性能提供了很多的优化的方法，例如Index，Metadata Table, Clustering。本篇Blog介绍Hudi在查询方面做的性能优化的方法之一 —- Clustering, 通过介绍 Clustering的原理，操作，以及查询性能的对比，有助于读者理解Hudi Clustering, 并在实际开发中找到适合的场景。

在 AWS 搭建无代码可视化的数据分析和建模平台

本文以汽车行业的故障分析为例，演示如何在亚马逊云科技上构建一套无代码数据分析平台，业务人员不需要有编程能力、 SQL 或任何机器学习的先验知识，即可自行根据业务场景和具体需求，自助式的上传导入数据做出分析，从而帮助业务人员以最短的时间，最方便的使用数据。

使用 Amazon Redshift 构建用于批量和实时分析的大数据 Lambda 架构

借助 Amazon Redshift，您可以使用标准 SQL 轻松分析数据仓库、运营数据库和数据湖中的所有数据类型。在这篇博文中，我们将实时收集、处理和分析数据流。通过数据共享，您可以在 Amazon Redshift 集群之间共享实时数据以进行读取，同时具有相对的安全性和开箱即用性。在这篇博文中，我们将讨论如何利用 Amazon Redshift 的数据共享功能来设置大数据 Lambda 架构，以支持批量分析和近实时分析。

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