亚马逊AWS官方博客

在这个前所未有的时代，世界各地的团队都在寻找可以帮助他们在线工作和协作的解决方案。客户面临各种各样的选择，如果您也在寻觅，本文将为您提供一些选项，帮您做出选择。

现在，许多城市和国家/地区的人们都被要求在家办公或学习，而我们相信，AWS 有些服务可以帮助大家更轻松地从办公室办公或教室学习过渡到在家办公或学习。

本博文讨论管理数据处理作业扩展的两项关键的 AWS Glue 功能,还将介绍在 AWS Glue中，针对采用 Amazon Kinesis Data Firehose 的流应用程序中提取的大量小文件，如何来扩展 Apache Spark 应用程序。此外，文章将介绍对 AWS Glue 作业如何利用在 Amazon S3 上大型数据集的分区结构，来缩短 Apache Spark 应用程序的执行时间。

本文提供了从 S3 将大型数据卷加载到 Amazon Redshift 的方法，并运用有效的分发技术优化在相对小型的 Amazon Redshift 集群上运行报告查询的性能。

在本博客中，我们将重点讨论如何通过使用 Spot 实例在 Amazon EMR 上实现成本优化并高效运行 Spark 应用程序。我们提供了几个最佳实践建议，用于在使用Spot实例过程中提高Spark应用程序的容错能力。实施这些最佳实践不会对Spark应用程序的可用性，性能和执行时间产生大的影响。

本文是 TriggerMesh 联合创始人 Sebastien Goasguen 的一篇特约文章。本文将解释如何借助 Tekton 和无服务器框架实现 AWS Lambda 函数的自动化部署。

今天我们介绍用于 Amazon Redshift 的物化视图。物化视图 (MV) 是一个包含查询数据的数据库对象。物化视图像是视图的缓存，它不是在运行时构建和计算数据集，而是在创建的时候预先计算、存储和优化数据访问。数据如同常规表数据一样，随时可供查询使用。

现已推出的 Amazon ElastiCache Global Datastore for Redis 将允许您将一个区域中的集群复制到多达两个其他区域中的集群！

快来看看3月的技术讲座吧！

世界各地的企业逐渐认识到新型大数据处理和分析框架（如 Apache Hadoop 和 Apache Spark）的强大功能，但同时也发现在本地数据湖环境中运行这些技术面临着挑战。他们也对当前供应商的未来表示担忧。
为了解决这个问题，我们推出了 Amazon EMR 迁移指南（注：英文版首次出版于 2019 年 6 月，这是我们首次推出中文版）。 本文是一份全面的指南，旨在提供合理的技术建议，帮助客户规划如何从本地大数据部署迁移到 EMR。