如何使用AWS服务构建数据湖
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内容提要
在数据驱动的环境中，企业需要可扩展且经济的数据存储与分析方案。AWS数据湖支持多种数据类型的原始存储，具备良好的可扩展性和成本效益。构建数据湖的关键服务包括S3、Glue和Athena，提供数据处理、查询和安全管理功能。
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关键要点
- 在数据驱动的环境中，企业需要可扩展且经济的数据存储与分析方案。
- AWS数据湖支持多种数据类型的原始存储，具备良好的可扩展性和成本效益。
- 数据湖的优势包括按需结构、支持多种数据类型、可扩展性和成本效益。
- 构建数据湖的关键服务包括Amazon S3、AWS Glue、Amazon Athena等。
- 数据湖的架构包括数据摄取层、存储层、处理层、查询与分析层以及安全与治理层。
- Amazon S3作为数据湖的基础，需创建原始区、处理区和分析区三个主要存储桶。
- 数据摄取可通过AWS Glue、Lambda或S3 Batch进行，支持批量和实时数据摄取。
- AWS Glue数据目录用于元数据的持久存储，支持自动发现模式。
- 使用Amazon Athena和Redshift Spectrum可以直接对存储在S3中的数据执行SQL查询。
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