亚马逊AWS官方博客

Category: Analytics

使用 Amazon Personalize 在 StockX 上拓展个性化用户体验

本文为StockX公司Sam Bean与Nic Roberts II撰写的客座文章。援引他们的表述,“StockX是一家来自底特律的初创公司,希望以独特的竞价/出价市场革新电子商务体系。我们平台的设计灵感源自纽约证券交易所,并将运动鞋与街头潮牌服饰等商品视为高价值可交易商品。凭借运营透明化的市场交易体验,StockX将帮助消费者以真实市场价购买备受追捧的真品。”

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在 AWS Glue 的 Python Shell 作业中部署 AWS Data Wrangler 进行 ETL 数据处理

本文首先介绍了AWS Glue以及该服务的功能和使用场景,然后介绍了AWS Glue 中的Python Shell作业,可以基于Python完成一些基础的ETL操作。接下来,我们又介绍了Pandas on AWS – AWS Data Wrangler这款在AWS上进行数据分析的利器,并通过一个示例场景(CSV转换Parquet)来介绍了如何在Python Shell作业引入AWS Data Wrangler来简化在AWS平台上的无服务器化的ETL任务。

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在 AWS Graviton2 Arm 架构上编译构建 ClickHouse

本文首先简单介绍了ClickHouse及其特性和使用场景,然后介绍了AWS Graviton2 Arm架构的优势,并演示了如何在AWS Graviton2的EC2实例上进行编译安装。接着,对AWS Graviton2和x86架构的EC2实例上的ClickHouse进行了性能比对,通过结果可以看到,AWS Graviton2不仅增强了数据分析的成本优势,还给客户带来了更丰富的计算架构选项。

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使用 AWS DMS 将数据从 Amazon S3 流式传输至 Amazon Kinesis Data

本文介绍了如何使用AWS DMS,将批处理方案转换为近实时解决方案。这套解决方案大大简化了将记录由Amazon S3迁移至Kinesis并加以分析的过程。Kinesis作为AWS DMS指定的目标,可为多种其他系统提供数据资源。这样一条近实时管道将帮助您快速了解系统内的各类变化,最终提升组织的实际决策能力。

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