Category: Analytics

业务数据的处理和分析通常需要比较大规模的EMR集群和更多的节点数来处理，本文介绍如何通过合理配置和使用Spot 实例类型来大幅降低EMR集群成本，特别对于跑特定任务的瞬时集群来说，Spot 实例的使用是特定的应用场景，如何选型和配置更是成本优化的关键之处。

通过使用Graviton2实例，能更好的提升EMR集群的性能，降低总体拥有成本，提升EMR平台的性价比。

Amazon Athena 分区投影相关的功能，透过分区投影中的值做匹配计算，得出位置，减少分区元数据检索方面受到限制的查询的运行时间。随着时间的推移，Glue 也推出了分区索引相关的功能，可以方便客户与其他服务，如EMR、Glue ETL、Redshift Specturm… 等等，做元数据的储存与查询。许多人会有一个疑问是，Athena分区投影 与 Glue分区索引效能再一定的分区数量时的比较，也是这篇部落格会探讨的议题。

亚马逊云科技上的 EMR 大数据平台提供了计算存储分离的弹性架构（计算在虚拟机上，存储在s3上），基于此，常见的如流式处理，即时查询等作业可以单独运行在一个长期开启的EMR集群之中；而对于定时，跑批等业务可以运行在动态启停的EMR集群之中。对于后者来讲，由于其动态启停的特性，我们往往需要外置任务调度器于EMR集群之外。在上述的背景之下，我们会在接下来的文章之中对于当调度器外置之后,常见的远程调度EMR集群的方式，相应的优缺点，相关的例子等方面进行探讨

Amazon Glue实现JDBC数据源增量数据加载

提供CDK模版部署Glue调度Redshift环境，并进行TPC-DS benchmark

re:Invent的分析专题提供各种数据分析相关演说与会议，亚马逊云科技分析专家及其客户将在这些会议上发表演讲。

Instruct how to build a hierarchical data warehouse in Redshift

介绍了如何把IDC里的ETL任务快速迁移上云，并在保证低成本的同时，提升了性能表现，降低代码改动量和运维成本。

本文以 CentOS 版本的 Tableau Server 为例，主要介绍如何通过 Athena 集成 Tableau 并不支持的数据源 （如 ElasticSearch，DynamoDB），并且利用 Athena单一数据来源，实现多数据库跨表读取与查询。