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Amazon Kinesis流式数据处理服务凭借强大的实时处理功能、无需预置或管理任何基础设施、按实际用量付费这些特点，可以帮助企业快速构建流式数据处理、分析平台，获得对企业业务运营的洞察，并帮助企业实时响应业务和客户的需求，加速企业的数字化转型。

AWS最近发布了 Amazon Elasticsearch Service 与 Amazon Cognito 集成的服务，现在企业用户在使用 Kibana访问 Amazon Elasticsearch Service时，可以使用企业目录凭证来进行联合身份认证

在本博文中，将通过在 Amazon EC2 实例上运行的 R/RStudio Server 与 Athena 相连接，之后通过浏览器连接RStudio Server执行SQL语句查询S3内的数据。

本文主要介绍来自AWS APN合作伙伴KNIME的数据科学和机器学习平台，这是一个平民化的机器学习平台，可以帮助企业低门槛的快速落地机器学习的能力。KINME的平台和AWS的数据服务有很好的结合，无论是数据源还是数据处理。同时KNIME在Gartner 2019数据科学和机器学习平台的魔力象限中处于领导者地位，技术领先行业。
本文作为系列文章的第一篇，用Kaggle上的泰坦尼克号幸存预测案例向读者介绍KNIME平台的使用。

借助 Amazon EMR 中的自动扩展功能，客户可以根据集群使用情况或其他与作业相关的指标来动态扩缩集群。虽然这些功能可帮助您有效利用资源，但也可能会导致 EC2 实例在作业运行过程中关闭。这可能会导致计算和数据丢失，从而影响作业的稳定性或者因重新计算产生重复工作。

本文讨论了一种新的账户级功能，称为阻止公有访问 (Block Public Access ,BPA) 配置，可以帮助管理员在同一个区域中的所有 EMR 集群中强制执行一种通用的公共访问规则。