Amazon SageMaker menawarkan transformasi ETL visual tambahan dan dukungan Tabel S3
Amazon SageMaker sekarang menawarkan 14 transformasi Visual ETL bawaan baru: “Format timestamp”, “Split string”, “Regex extractor”, “Autobalance processing”, “UUID (Universally Unique Identified)”, “Identifier”, “Unpivot columns into rows”, “Pivot rows into columns”, “Parse JSON column”, “Extract JSON path”, “Lookup”, "Conditional router", "Route group" dan “Order by". Dengan transformasi ini, pengembang ETL dapat dengan cepat membangun pipeline data yang lebih canggih tanpa harus menulis kode khusus untuk tugas transformasi umum. Selain itu, Tabel Amazon S3 sekarang didukung melalui simpul Amazon SageMaker Lakehouse. Memberi Anda fleksibilitas untuk mengakses dan melihat pratinjau data di tempat di seluruh Tabel S3.
Visual ETL di Amazon SageMaker menyediakan antarmuka drag-and-drop untuk membangun aliran ETL dan alur penulisan dengan Amazon Q Developer. Setiap transformasi ETL visual baru memenuhi kebutuhan pemrosesan data yang unik. Misalnya, gunakan “Identifier” untuk menetapkan pengidentifikasi numerik untuk setiap baris dalam set data, ubah string JSON dengan “Parse JSON column” yang memungkinkan Anda untuk menyembunyikan string JSON menjadi struct data atau array, atau ekstrak hanya jalur JSON yang Anda butuhkan dengan transformasi “Extract JSON path” .
Transformasi Visual ETL ini sekarang tersedia di semua AWS region tempat Amazon SageMaker tersedia. Akses daftar region yang didukung untuk informasi ketersediaan terbaru.
Untuk mempelajari lebih lanjut, kunjungi dokumentasi Amazon SageMaker kami.