AWS

Amazon Web Services (AWS) Athena是一种无服务器的交互式查询服务，使用标准SQL分析存储在Amazon S3中的数据，无需管理基础架构。详细介绍了MATLAB如何与AWS Athena集成，提供了一个从MATLAB内部访问Athena功能子集的基本接口。使用此接口前，请确保已安装和配置了必要的AWS支持包。

AWS架构转换工具（AWS SCT）让您轻松将数据库架构从一种数据库引擎转换成另一种数据库引擎。支持转换关系OLTP架构或数据仓库架构。转换后的架构适用于Amazon RDS MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、PostgreSQL数据库、Amazon Aurora数据库集群或Amazon Redshift集群。

利用AWS云平台高效管理Spark集群 本次北京技术峰会聚焦于大规模 Spark 集群的动态管理，探索如何利用 AWS 云平台提供的强大功能实现高效的资源配置和任务调度。 我们将深入探讨以下议题： 弹性伸缩： 根据工作负载动态调整 Spark 集群规模，最大化资源利用率，降低运营成本。 自动化部署： 使用 AWS 工具简化 Spark 集群的创建和配置过程，提高部署效率。 监控与优化： 借助 AWS 云服务实时监控 Spark 集群性能，识别瓶颈并优化资源配置，提升整体性能。 通过本次峰会，您将了解到如何利用 AWS 云平台构建灵活、高效、可扩展的 Spark 集群，应对大数据分析带来的挑战。

这款工具真是太棒了！它让我的工作效率提升了不少，使用起来非常方便，功能强大，让我轻松处理各种任务。

Lemon-engine是一个在AWS Cloud上运行的工具，用于实现DynamoDB、Redis和Elasticsearch之间的自动节点同步。它通过DynamoDB的更新流来接收数据变更并将其同步到Elasticsearch。

在Amazon Web Services（Linux VM）上使用MATLAB Parallel Server前，请确保满足以下条件： MATLAB Parallel Server许可证。有关云端许可证配置的信息，请参见相关文档。 使用网络许可证管理器为您的集群提供足够的MATLAB Parallel Server许可证。 确保您拥有桌面上的MATLAB和Parallel Computing Toolbox，并与所选MATLAB版本相匹配。 拥有具有所需权限的AWS账户，详细信息请查看相关服务文档。 在您所选区域内的AWS账户中配置SSH密钥对。如果还没有密钥对，请按照指示创建一个。 注意：使用本指南创建的云资源将产生相应的费用，请自行承担相关费用。

EC2： 你的无限算力引擎 EC2 (Elastic Compute Cloud) 是亚马逊云计算 AWS 提供的核心服务之一， 赋予您按需获取虚拟计算资源的能力。 您可以将 EC2 想象成一个庞大的虚拟数据中心， 其中蕴藏着海量服务器资源， 可随时供您调用。 如何理解 EC2 的强大能力？ 假设您需要处理一项计算密集型任务， 例如分析海量数据。 在传统模式下， 您可能需要采购大量服务器来满足计算需求。 但有了 EC2， 您只需创建一个虚拟机镜像， 定义所需的处理器速度、 内存大小、 硬盘空间以及操作系统和软件环境。 例如， 您可以创建一个配置为 1.2 GHz 处理器、 1.7GB 内存和 160GB 硬盘， 运行 Linux 系统并预装数据压缩软件的虚拟机。 您还可以根据需要， 轻松部署和管理多台虚拟机实例。 当数据分析任务开始时， 您可以指示 EC2 实例化 50 个相同的虚拟机， 并将数据矩阵分配给每个实例进行处理。 几秒钟内， 50 个虚拟处理器将协同工作， 高效完成数据分析。 任务完成后， 结果将存储到指定位置， 虚拟机实例也会自动释放， 节省您的时间和成本。

详细探讨了数据迁移至AWS的最佳策略，以及数据收集、压缩与聚合的相关方法。同时还介绍了Amazon EMR集群的常见设置与配置模式，包括如何通过保留与现货实例等Amazon EC2购买选项实现成本优化。

在当前数字化时代，大数据已成为企业和组织的核心竞争力。利用AWS构建云上的数据仓库可以帮助企业高效、安全地存储、分析并提取价值。本教学资源将详细探讨如何利用AWS服务来建立一个功能强大的云上数据仓库系统。我们要理解数据仓库的基本概念。数据仓库是一个集中式、面向主题、集成、非易失且随时间变化的数据集合，主要用于支持管理决策。AWS提供了一系列服务，使得在云端搭建这样的系统变得简单且高效。1. Amazon Redshift：AWS的完全托管型数据仓库服务，使用列式存储优化大规模数据分析。Redshift允许用户轻松地将PB级别的数据加载到仓库中，并与SQL兼容，便于分析。它支持多种数据源的连接，如Amazon S3，以及使用Amazon EMR或Apache Spark进行复杂的数据处理。2. Amazon S3：作为对象存储服务，S3是存储大数据的首选平台。它可以安全地存储和检索任何类型的数据，包括原始数据、备份文件和日志文件。S3与Redshift紧密集成，可以作为数据仓库的数据来源或目标。3. Amazon Glue：Glue是一种完全托管的服务，用于构建、维护和执行数据仓库的元数据和ETL作业。它简化了数据目录化和数据源之间的数据移动，使得数据仓库的构建过程更加自动化。4. Amazon Kinesis：Kinesis是一个实时流数据处理服务，适用于实时分析、日志聚合和数据摄取。在构建云上数据仓库时，Kinesis可用于实时处理和分析来自各种源的流数据，如传感器数据、网站点击流或社交媒体。5. Amazon Athena：Athena是一种交互式查询服务，可以直接在S3上分析数据，无需预设集群。对于临时查询或轻量级分析任务，Athena是一个经济高效的解决方案。6. Amazon Quicksight：AWS的商务智能服务，提供快速、简单和安全的工具，用于创建交互式仪表板和报表，帮助业务人员理解数据和做出决策。7. IAM（Identity and Access Management）：确保数据安全至关重要，IAM提供精细的访问控制，允许你管理用户和资源的权限，防止未授权访问。构建云上数据仓库的过程通常包括数据收集、清洗、转换、加载。