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使用選擇的 Apache Iceberg 相容工具和引擎,就地存取和查詢您的資料。使用偏好的 Apache Iceberg 相容引擎和工具,執行分析和機器學習 (ML) 使用案例,從 Apache Spark 擷取、轉換和載入 (ETL) 任務到 SQL 儀表板、ML 個人化模型和生成式 AI 應用程式都涵蓋在內。
取得資料湖的彈性和資料倉儲的效能,而無需變更現有的資料架構。存取高度最佳化的 Amazon Redshift 儲存和次要資料結構 (例如具體化視觀表),以加快資料湖中的 SQL 分析速度。
在單一資料副本上執行您選擇的分析工具和引擎,例如 SQL、Apache Spark、商業智慧 (BI) 和 AI/ML 工具,同時以最適合您工作負載的格式儲存資料。
藉助 Apache Iceberg 相容性,SageMaker Lakehouse 中的所有資料都完全符合 ACID (原子的、一致的、隔離的、耐久的),以進行高效能 SQL 分析。
針對儲存在多個第三方來源的資料執行聯合查詢,以便就地存取和查詢您的資料。
使用零 ETL 整合將資料從您的營運資料庫 (例如 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora MySQL、Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL 以及包括 Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk 在內的應用程式) 引入 SageMaker Lakehouse,以實現近乎即時分析。
透過整合存取控制保護 SageMaker Lakehouse 中的資料。定義一次許可,然後在所有分析工具和引擎中的所有資料上強制執行這些許可。
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