25、数据网格架构：AWS 与 Databricks 方案解析

数据网格架构：AWS 与 Databricks 方案解析

在当今的数据驱动时代，数据网格架构为企业处理和管理数据提供了有效的解决方案。本文将深入探讨基于 AWS 和 Databricks 的数据网格架构，分析其技术组件、工作流程、与数据网格理念的关系以及架构特点。

1. AWS 数据网格架构

1.1 AWS 技术简介

• AWS S3 ：类似于 GCP 云存储的基于 AWS 的对象存储。
• AWS Glue ：基于 Python/Spark 的云托管和管理的 ETL 解决方案，类似于 GCP Dataflow。
• AWS Glue Datacatalog ：与 AWS Glue 集成的 S3 集成模式目录，通过“爬虫”从 S3 存储桶中的结构化数据创建模式。
• AWS Lake formation ：一种权限管理解决方案，支持跨 AWS 账户边界的数据湖。
• AWS Kinesis Data Streams ：类似 Kafka 的流解决方案，AWS Kinesis Firehose 可使用这些流将数据推送到其他 AWS 资源，如 S3 存储桶或数据库。
• AWS Athena ：具有原生 AWS 集成的查询引擎，提供 SQL 接口和 UI。

与基于 GCP 的架构相比，AWS 架构有四个重要特点：
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