39、AWS 中的大数据与流数据处理最佳实践

AWS 中的大数据与流数据处理最佳实践

在当今数字化时代，大数据处理和分析对于企业的决策和发展至关重要。AWS Glue 作为 AWS 生态系统中的重要服务，为数据处理提供了强大的功能。本文将详细介绍 AWS Glue 的运行步骤、最佳实践，以及如何在 AWS Glue 和 Amazon EMR 之间进行选择。

AWS Glue 运行步骤

当 AWS Glue 运行时，会经历以下几个步骤：
1. 扫描源并提取元数据 ：爬虫扫描数据源并从中提取元数据。
2. 填充数据目录 ：提取的元数据可用于填充 AWS Glue 数据目录。
3. 其他服务使用元数据查询 ：其他 AWS 服务，如 Amazon Athena、Redshift Spectrum 和 Amazon EMR 等，可以使用 AWS Glue 数据目录中的元数据对摄入的数据进行查询。
4. 可视化查询结果 ：查询结果可在其他 AWS 服务（如 Amazon QuickSight）中进行可视化展示。

AWS Glue 可以摄入多种数据源，包括 Amazon S3 对象、Amazon RDS 记录或通过 API 获取的 Web 应用程序数据。

AWS Glue 最佳实践

为了更好地使用 AWS Glue，以下是一些最佳实践建议。

选择合适的工作节点类型

AWS Glue 可以使用三种不同的工作节点类型（也称为数据处理单元，DPUs）执行任务，每种类型都