Amazon Serverless Data Lake Workshop 教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-serverless-datalake-workshop 1. 项目的目录结构及介绍
amazon-serverless-datalake-workshop/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── instructions.md
├── labs.ipynb
├── profiles.json
├── select-instance.png
├── serverlessdatalake2018-dms.yml
├── serverlessdatalake2018.html
├── serverlessdatalake2018.md
├── serverlessdatalake2018.yaml
├── serverlessdatalake2019.yaml
├── start-session.png
└── src/
├── sample-data/
└── images/
目录结构介绍
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则文件。
- CONTRIBUTING.md: 项目贡献指南。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- instructions.md: 项目的详细使用说明。
- labs.ipynb: 项目的实验文件，通常包含代码示例和实验步骤。
- profiles.json: 项目的配置文件，可能包含用户配置信息。
- select-instance.png: 项目相关的图片文件。
- serverlessdatalake2018-dms.yml: 项目的配置文件，可能用于定义数据迁移服务。
- serverlessdatalake2018.html: 项目的HTML文档，可能包含项目的详细介绍。
- serverlessdatalake2018.md: 项目的Markdown文档，可能包含项目的详细介绍。
- serverlessdatalake2018.yaml: 项目的配置文件，可能用于定义数据湖的架构。
- serverlessdatalake2019.yaml: 项目的配置文件，可能用于定义数据湖的架构。
- start-session.png: 项目相关的图片文件。
- src/: 项目的源代码目录，包含示例数据和图片。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 instructions.md 和 labs.ipynb。
instructions.md
instructions.md 文件包含了项目的详细使用说明，指导用户如何启动和配置项目。通常，用户需要按照该文件中的步骤来设置环境、配置资源和启动服务。
labs.ipynb
labs.ipynb 是一个Jupyter Notebook文件，包含了项目的实验步骤和代码示例。用户可以通过运行该Notebook来逐步完成实验，了解项目的功能和使用方法。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括 profiles.json 和 serverlessdatalake2018-dms.yml。
profiles.json
profiles.json 文件可能包含了用户配置信息，例如AWS凭证、区域设置等。用户可以根据自己的需求修改该文件，以适应不同的环境。
serverlessdatalake2018-dms.yml
serverlessdatalake2018-dms.yml 文件是一个YAML格式的配置文件，可能用于定义数据迁移服务的配置。用户可以通过修改该文件来调整数据迁移的参数和设置。
通过以上配置文件，用户可以自定义项目的运行环境，确保项目能够在不同的AWS环境中顺利运行。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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