Biến đổi Dữ liệu Trên Đám Mây

Bảng Mục Lục

1. 🌟 Giới thiệu
2. 📚 Phát triển Công nghệ Phân tích Dữ liệu
   • 2.1 Tiền thân Công nghệ
   • 2.2 Cụm dữ liệu Hadoop
   • 2.3 Các Công nghệ của AWS
   • 2.4 AWS EMR
   • 2.5 Amazon Redshift
3. 🚀 Phân tích Dữ liệu không máy chủ
   • 3.1 Dịch vụ Serverless
   • 3.2 Cơ sở dữ liệu dạng hồ sơ
   • 3.3 AWS Glue và Athena
4. 💡 Giải quyết Vấn đề Doanh nghiệp
   • 4.1 AWS Glue
   • 4.2 Amazon Athena
5. 🔄 Tiến hóa Kiến trúc Dữ liệu
   • 5.1 Sự phát triển của Dữ liệu trong Amazon S3
   • 5.2 Kiến trúc Dữ liệu Serverless
6. 🌐 Khám phá Dữ liệu với Athena và Glue
   • 6.1 Apache Presto và Apache Hive
   • 6.2 Apache Spark và AWS Glue
7. 🌈 Tính Linh hoạt và Tiết kiệm Chi phí
   • 7.1 Tiết kiệm chi phí với Dịch vụ
   • 7.2 Mẫu và Cảnh báo
8. 📊 Tóm tắt và Kết luận

Giới thiệu

Xin chào mọi người, đây là Kim Schmidt tiếp tục với phần video cuối cùng, trong loạt video về đám mây và biến đổi dữ liệu, mở rộng khóa học Pluralsite của tôi về phân tích không máy chủ trên AWS. Được làm nổi bật với một hình chữ nhật màu xanh và chỉ vào bởi một mũi tên màu xanh, dưới mũi tên màu xanh là liên kết đến video khóa học Pluralsite đó, số 3 về đám mây và biến đổi dữ liệu. Trong phần 4 này, chúng ta sẽ khám phá tiếp về những chủ đề trong phần 4 của đám mây và biến đổi dữ liệu. Trong phần 3, tôi đã bao gồm các kiến trúc không máy chủ như Lambda, Sam và các dịch vụ AWS khác. Bây giờ, chúng ta sẽ chuyển sang sự tiến hóa của các công nghệ phân tích dữ liệu.

Phát triển Công nghệ Phân tích Dữ liệu

...

Phân tích Dữ liệu không máy chủ

...

Giải quyết Vấn đề Doanh nghiệp

...

Tiến hóa Kiến trúc Dữ liệu

...

Khám phá Dữ liệu với Athena và Glue

...

Tính Linh hoạt và Tiết kiệm Chi phí

...

Tóm tắt và Kết luận

...

Tóm tắt Nổi bật

1. Công nghệ Phân tích Dữ liệu tiến bộ qua các giai đoạn lịch sử.
2. Sự xuất hiện của Phân tích Dữ liệu không máy chủ trên AWS.
3. AWS Glue và Amazon Athena: Công cụ mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu.
4. Kiến trúc Dữ liệu Serverless và sự linh hoạt chi phí.
5. Sự quan trọng của việc tiến hóa trong môi trường kinh doanh hiện đại.

Câu hỏi Thường gặp

Câu hỏi: Dịch vụ nào giúp giải quyết vấn đề về sự đa dạng của dữ liệu và dữ liệu bị phân tán? Trả lời: AWS Glue là dịch vụ giúp giải quyết vấn đề về sự đa dạng của dữ liệu và dữ liệu bị phân tán bằng cách tự động xử lý và biến đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Câu hỏi: Amazon Athena có thể làm gì cho phân tích dữ liệu? Trả lời: Amazon Athena cho phép truy vấn dữ liệu trực tiếp từ S3 và phân tích dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc và bán cấu trúc. Nó tự động mở rộng và chỉ thanh toán cho các truy vấn bạn chạy.

Câu hỏi: Làm thế nào để tiết kiệm chi phí với các dịch vụ AWS? Trả lời: Sử dụng dịch vụ không máy chủ như AWS Glue và Amazon Athena giúp giảm chi phí do bạn chỉ trả tiền cho tài nguyên bạn sử dụng.

Câu hỏi: Tại sao việc tiến hóa là quan trọng đối với doanh nghiệp? Trả lời: Trong môi trường kinh doanh nhanh chóng thay đổi, việc tiến hóa là cần thiết để doanh nghiệp có thể cạnh tranh và tồn tại trong thị trường.

Câu hỏi: Có thể sử dụng AWS Glue và Amazon Athena để thực hiện phân tích dữ liệu thời gian thực không? Trả lời: Có, cả Hai dịch vụ đều hỗ trợ phân tích dữ liệu thời gian thực với