Category: Analytics

本文还向大家展示了如何轻松在Amazon Redshift schema当中控制存储配额。我们不仅完成了schema之上创建并变更配额，同时授权特定用户使用该schema的操作步骤，同时也探讨了如何将数据导入schema并通过系统视图在多种用例下监控事务结果及磁盘使用量。通过这项强大的功能，相信大家能够通过Amazon Redshift切实满足各类业务需求。

本文探讨了EMR Managed Scaling功能，它可以自动调整集群大小，借此以最低成本实现最佳性能。

本文回顾了能够帮助大家尽可能提升Amazon Redshift联邦查询性能的十项最佳实践。当然，每项实践都对应特定用例，请在具体采用之前认真评估您的当前场景是否与之匹配。 AWS将继续增强并改进Amazon Redshift Federated Query，也欢迎大家提供反馈意见。如果您有任何疑问或建议，请在评论中与我们交流。如果您需要进一步帮助以优化Amazon Redshift集群，请联系您的AWS客户服务团队。

本文展示了如何在Active Directory当中配置ADFS 3.0，并将其作为IdP以使用SAML实现与AWS的身份验证联动。本文还探讨了如何将Athena ODBC驱动程序集成至ADFS，以及如何直接使用Active Directory凭证接入Athena。通过将Active Directory与Athena ODBC驱动程序集成起来，我们可以更灵活地通过各类熟悉的商务智能工具访问Athena，使用SQL分析Amazon S3中的数据且完全无需创建单独的IAM用户。

本文向大家讲解了如何使用Amazon EMR 6.0.0与Docker简化Spark中的依赖项管理流程。我们创建一套Docker镜像以打包现有Python依赖项，创建一个集群并将其设定为使用Docker运行时，而后将创建的Docker镜像与EMR Notebook配合使用以运行PySpark作业。

在EMR上使用Spark，可以在基础设施抽象与管理之间达成适当的平衡，同时帮助我们实现粗粒度配置以保证数据科学家及工程师及时获得所需工具。在Route 53与ALB等多种AWS服务的帮助下，整个部署流程也变得更加轻松易行。

在本文中，我们解释了Compass公司如何使用Amazon ES为客户提供符合其房产需求的搜索结果。无论大家希望实时搜索新列表，还是打算使用Compass的已保存搜索机制进行市场监控，Amazon ES都能为您提供良好的运行效果。 相较于复杂繁琐、难以管理的Lucene基础设施，Compass在转向Amazon ES之后得以节约下大量时间与精力，并借此着力推动业务拓展与工程研发，最终开辟出新的商业机遇。

本文介绍了我们用于构建Intuit数据湖的各项基本单元。我们的解决方案绝非妙手偶得，而是源自Intuit公司数十名工程师多年来积累下的共性最优方法，代表着我们运营经验的技术积注。这些实践使我们得以将PB级别的数据注入数据湖，并为数百个具有不同需求的处理账户提供服务支持。我们的生态系统仍在建设当中，希望我们的经历能够为大家的数据湖探索之旅带来启发。

在本文中，我们解释了Compass公司如何使用Amazon ES为客户提供符合其房产需求的搜索结果。无论大家希望实时搜索新列表，还是打算使用Compass的已保存搜索机制进行市场监控，Amazon ES都能为您提供良好的运行效果。 相较于复杂繁琐、难以管理的Lucene基础设施，Compass在转向Amazon ES之后得以节约下大量时间与精力，并借此着力推动业务拓展与工程研发，最终开辟出新的商业机遇。

本文讨论了如何使用Apache Flink与Kinesis Data Analytics构建流式ETL管道。其中着重强调了如何构建可扩展解决方案，在解决流式摄取中部分高级用例的同时，保持较低的运营开销。这套解决方案将帮助大家快速实现流式数据的丰富与转换，并将其加载至数据湖、数据存储或者其他分析工具当中，且无需执行额外的ETL操作步骤。本文还探讨了如何通过监控与故障处理对应用程序加以扩展。