亚马逊AWS官方博客
Category: Database
使用 AWS 原生解决方案替换自我管理的数据库调度程序批处理作业
数据库管理员和开发人员通常使用运行数据库的主机上的系统 cron 或使用数据库调度程序来调度脚本,以针对数据库运行脚本,从而导致批处理脚本和数据库之间的紧密耦合。
利用Apache Iceberg在亚马逊云上构建准实时数仓
大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求,在构建数据湖的过程中遇到的 1.T+0 的数据落地和处理问题 2.数据修正的成本问题,aws 的emr s3+iceberg能够很好解决。
居安思危 —— Amazon Aurora 故障恢复之降低DNS切换对应用影响篇
在提升单计算节点故障恢复的速度以外,Aurora在写节点发生故障时,会通过failover的机制提升集群中的一个读节点来作为新的主节点对外提供服务,再去同步地恢复故障的主节点。通过使用健康的读节点进行替换,能够进一步提升Aurora集群的可用性,进而使对应用程序的影响在30到60秒左右。那么,是否还能进一步降低节点切换对应用程序的影响呢?本篇博客会从这个角度进行相应探讨,涵盖故障切换的过程、花费时间的分析排查以及减少对应用程序影响的几种方案。
推荐系统系列之推荐系统召回阶段的深入探讨
在当今信息化高速发展的时代,推荐系统是一个热门的话题和技术领域,一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。在我们的日常生活中,推荐系统随处可见,我根据这几年参与的推荐系统和计算广告项目总结了一些实践经验并以推荐系统系列文章的形式分享给大家,希望大家看后对推荐系统有更全新更深刻的理解。
Graviton 快速启动 – 帮助您将工作负载迁移到 AWS Graviton 的全新计划
借助去年开展的 Graviton 挑战赛,我们帮助客户迁移到基于 Graviton 的 EC2 实例,这些客户 […]
使用Athena (Presto) 分析本地 Oracle 数据库导出的数据
在企业环境下,混合云架构是一种常见的架构,理想环境下摄取本地Oracle数据库的数据是通过Apache Sqoop或DMS使用网络专线将数据迁移到s3存储桶,进行数据分析。但受本地条件限制,很多用户是用Oracle Datapump或者Exp/Imp将数据导出后,再将本地数据传输到s3存储桶。本文通过阐述使用上述两种不同的工具,介绍如何将数据导入s3存储桶,使用Athena做数据分析。
利用ChangeStream实现Amazon DocumentDB表级别容灾复制
利用ChangeStream实现Amazon DocumentDB表级别容灾复制
AWS中国区配置PingIdentity身份集成实现Redshift数据库群集单点登录
无疑使用单点登录 (SSO)访问组织中的多种应用程序能够提升用户体验 。 如果您负责为 Amazon Redshift 启用 SSO,则可以使用 ADFS、PingIdentity、Okta、Azure AD 或其他基于 SAML 浏览器的身份提供程序设置 SSO 身份验证
对数据库中存储的程序进行现代化改造,以使用 Amazon Aurora PostgreSQL 联合查询、pg_cron 和 AWS Lambda
在这篇博文中,我们演示了一种模式,它允许您对数据库进行现代化改造并重构现有代码。我们使用 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版数据库实例来说明这种模式。
在 Amazon Athena 中使用 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 优化联合查询性能
Amazon Athena 是一种交互式查询服务,可使用标准 SQL 轻松分析 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中的数据。Athena 是一种无服务器服务,因此您无需管理任何基础设施,而且只需为所运行的查询付费。2019 年,Athena 增加了对联合查询的支持,以便跨存储在关系、非关系、对象和自定义数据来源中的数据运行 SQL 查询。