Tag: Rajiv Gupta

在 Amazon S3 上构建数据湖可让组织受益无穷。它允许您访问各种数据源，确定独特的关系，构建 AI/ML 模型来提供定制的客户体验，并加速新数据集的管理以供消费。但是，无论是在本地还是在 AWS 上，从运营数据存储中捕获不断变化的更新并将其加载到数据湖，都可能会非常耗时且难以管理。
下文演示了如何部署一个解决方案，将来自热门数据库源（如 Oracle、SQL Server、PostgreSQL 和 MySQL）的持续更改加载到您的数据湖中。该解决方案会将新数据和发生更改的数据流式传输到 Amazon S3。它还会创建和更新相应的数据湖对象，根据您配置的计划提供与数据源类似的数据视图。然后，AWS Glue Data Catalog 公开新更新和经过重复数据删除的数据，以供分析服务使用。