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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。

Amazon Redshift Spectrum 使您能够对存储在 Amazon S3 中的数据运行 Amazon Redshift SQL 查询。利用 Redshift Spectrum，您可以将 Amazon Redshift 的强大分析能力扩展到存储于 Amazon Redshift 本地的数据之外。

很多年前，当我们首次研究构建基于云的数据仓库的可行性时，现实不容乐观：我们的客户所存储的数据量在持续不断的增加，但只有小部分数据进入了数据仓库或
Hadoop 系统以供分析。我们发现这一问题并不仅限于云领域。这一问题在业界广泛存在，体现为企业存储细分市场的增长速率远远超过数据仓库细分市场的增长速率。

Amazon 始终以满足客户需求为工作重点。客户强烈要求希望能在 Amazon Redshift 中使用存储过程，以便更轻松地从原有的本地数据仓库迁移现有工作负载

在本文中，我将展示如何使用 AWS Step Functions 和 AWS Glue Python Shell 以完全无服务器的方式为那些基于Amazon Redshift 的 ETL 工作流编排任务。AWS Glue Python Shell 是一个 Python 运行时环境，用于运行中小型 ETL 任务，例如提交 SQL 查询和等待响应。Step Functions 可让您将多个 AWS 服务协调到工作流中，从而可以轻松运行和监视一系列 ETL 任务。AWS Glue Python Shell 和 Step Functions 均无服务器，允许自动运行和扩展它们以响应定义的事件，而无需配置、扩展和管理服务器。

这篇文章重点介绍了 Amazon Redshift 的主动安全性，尤其是 DataSunrise 对个人身份信息 (PII) 的屏蔽和访问控制功能，您可以使用 DataSunrise 的被动安全性产品（如敏感信息访问审计）来支持这些功能。文章还讨论了 Amazon Redshift 的 DataSunrise 安全性、工作原理以及如何使用。

这篇文章讨论了如何使用新控制台创建第一个集群，以及如何在您的 AWS 帐户中管理和监控集群。

在本文中，我们将说明此客户如何在不需要停机的情况下将大型数据仓库从 IBM Netezza 迁移到 Amazon Redshift，然后再说明如何遵照计划充分的迁移过程及利用 AWS Schema Conversion Tool (SCT) 和 Amazon Redshift 最佳实践。

此博文显示了如何使用 Amazon S3 中的示例数据集设置跨账户 Amazon Redshift COPY 和 Spectrum 查询的逐步演练。示例数据集使用 AWS KMS 托管的密钥 (SSE-KMS) 进行静态加密。

在本博文中，我将介绍如何在 AWS 账户中自动部署 Amazon Redshift 集群。有关安全性和高可用性的 AWS 最佳实践有助于集群配置，并且您可以使用 AWS CloudFormation 快速创建集群。 我将向您介绍一组 CloudFormation 示例模板，您可以根据需要对其进行自定义。