運作方式
AWS Glue 是一種無伺服器、可擴展的資料整合服務，可讓您更輕鬆地探索、準備、移動和整合來自多個來源的資料，以進行分析、機器學習 (ML) 和應用程式開發。
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資料整合引擎選項
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事件驅動的 ETL
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AWS Glue Data Catalog
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無程式碼 ETL 任務
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管理和監控資料品質
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資料準備
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資料整合引擎選項
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在 AWS Glue 中選擇您偏好的資料整合引擎，來為您的使用者和工作負載提供支援。
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該圖顯示了 AWS Glue 使用者如何從介面選項中進行選擇，以使用多個資料整合引擎來建立任務工作負載。四個部分顯示：一個在左側，兩個在中間，一個在右側。
左側的第一部分稱為「資料來源」。 它包括以下資料來源：「Amazon S3」、「Amazon DynamoDB」、「在 Amazon EC2 上執行的資料庫」、「資料庫」和「SaaS」。
從第一部分開始，有一個箭頭指向圖表頂部的中間部分，稱為「介面選項」。 第二部分包含三個項目：「AWS Glue Studio」、「Amazon SageMaker 筆記本」和「筆記本和 IDE」。
在第二部分下方，有一段文字說明「開放介面支援互動和任務工作負載」。 此文字包含指向其上方先前描述的第二部分的箭頭，以及指向其下方第三部分的箭頭。
第三部分稱為「資料整合引擎」。 文字說明「選擇偏好的無伺服器、可擴展資料處理引擎，且具有自動擴展和依用量計費定價。」 這個部分包括三個引擎名稱：「AWS Glue for Ray」、「AWS Glue for Python Shell」和「AWS Glue for Apache Spark」。
第四部分顯示在第二部分的右側，箭頭從第二部分指向第四部分。第四部分說明「建立資料並將其載入資料湖和資料倉儲。」 這個部分也包括三個項目：「Amazon Redshift」、「資料湖」和「資料倉儲」。
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事件驅動的 ETL
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AWS Glue 可在新資料到達時執行擷取、轉換和載入 (ETL) 任務。例如，您可以設定 AWS Glue 在 Amazon Simple Storage Service (S3) 上的新資料變得可用時立即開始執行您的 ETL 任務。
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AWS Glue Data Catalog
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您可以使用資料型錄快速探索和搜尋多個 AWS 資料集，而無需移動資料。資料編入型錄之後，即可使用 Amazon Athena、Amazon EMR 和 Amazon Redshift Spectrum 搜尋和查詢。
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無程式碼 ETL 任務
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AWS Glue Studio 讓您可以更輕鬆地以視覺化方式建立、執行和監控 AWS Glue ETL 任務。您可以建置 ETL 任務，該任務可使用拖放編輯器移動和轉換資料，而 AWS Glue 可自動產生程式碼。
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管理和監控資料品質
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AWS Glue Data Quality 可自動建立、管理和監控資料品質規則，以協助確保跨資料湖和管道的高品質資料。
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該圖表顯示如何使用 AWS Glue Data Quality 來建立規則建議、監控資料品質，以及在資料品質下降時傳送提醒。三個部分從左到右顯示。
第一部分說明 AWS Glue Data Catalog 和 AWS Glue ETL。在 AWS Glue Data Catalog 下，說明「對資料湖中的所有資料集進行編目。」 在 AWS Glue ETL 下，說明「整合和轉換來自不同資料來源的資料。」
第二部分標題為「AWS Glue Data Quality」。 這個部分包含三個圖示。第一個是檢查清單。在其下方說明「資料品質規則建議。藉助自動資料品質規則建議快速開始使用。」 第二個圖示是一支鉛筆。在其下方說明「預先設定的資料品質規則。使用預先設定的資料品質規則來編輯或增加建議。」 第三個圖示是鈴鐺。在其下方說明「提醒和動作。新增提醒和動作以在資料品質下降時執行。」
第三部分有兩個堆疊的圖示。第一個圖標是條形圖。在其下方說明「指標。使用資料品質指標做出自信的業務決策。」 第二個圖示是警告標誌。在其下方說明「提醒。使用提醒在品質下降時收到通知，並採取措施修復資料。」
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資料準備
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藉助 AWS Glue DataBrew，您可以探索和試驗直接來自資料湖、資料倉儲和資料庫的資料，包括 Amazon S3、Amazon Redshift、AWS Lake Formation、Amazon Aurora 和 Amazon Relational Database Service (RDS)。您可以從 DataBrew 中 250 多個預先建置的轉換中進行選擇，以自動化資料準備任務，例如篩選異常、標準化格式和更正無效值。
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