Category: AWS Big Data

本文介绍如何使用 Kiro AI IDE 开发 Amazon EMR Flink 智能监控系统，重点分享基于 Strands Agents MCP 和 AWS Data Processing MCP 的开发实践，以及 Spec 驱动开发 的完整流程。

本文记录了一次真实的 AI 辅助开发过程：如何使用 **Kiro AI** 从一个模糊的部署需求开始，通过人机协作，逐步设计出三层堆栈架构，并完成 Amazon EMR Flink 智能监控系统的 AWS CDK 部署代码。

本文将介绍一个基于 **Strands Agents** 和 **Amazon Bedrock** 构建的智能 Flink 监控系统，该系统采用多 Agent 协作架构，能够自动收集指标、智能分析问题、提供优化建议，并通过自然语言对话的方式与用户交互。

在本文中，我们将展示如何利用 S3 Batch Operations 搭配 manifest generator 来构建一种真正符合“应急恢复”定义的跨区域 S3 恢复方法

1.概述 目前，单一、通用的数据处理引擎已经不能满足客户不断变化的业务需求，因此，为了构建现代化的、为特定目的 […]

1.概述 在企业环境中，一般会使用统一身份认证来访问各个内部应用，以便提供良好的登录体验。本文介绍了如何使用 […]

本篇Blog就重点介绍 如何在EMR集群中 Prioritized 新特性的使用场景和具体用法。

本文结合典型的电商数据处理场景，对 EMR 与 S3 的跨区域应急备份与恢复方案进行了系统分析与量化评估。通过比较多种主流方案在成本、恢复时效与可运维性方面的差异，提出了一种在“成本—时效”之间取得最优平衡的技术路径，旨在为构建更具韧性的数据基础设施提供可操作的参考。

本文将介绍如何在Apache DataHub中整合Amazon Glue任务的数据血缘，包括导入Glue Catalog的元数据信息，Glue Spark任务中表和字段级别的血缘关系，通过DataHub来统一管理和查询大数据目录。

引言 长期以来，业界专注于Data for AI，即为人工智能提供高质量数据。正如吴恩达教授的Data-Cen […]