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基于 Apache Kafka 和 AWS 构建端到端的无服务器流式 ETL 管道
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原文中文，约9800字，阅读约需24分钟。
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内容提要
Apache Kafka 是高性能消息代理，Amazon Redshift 是强大数据仓库。通过 Amazon EMR Serverless 和 PySpark，可以轻松实现 Kafka 到 Redshift 的数据传输，构建无服务器 ETL 管道。该过程包括创建 S3 存储、Redshift 工作组和 EMR 应用程序，并使用 Jupyter Notebook 编写 PySpark 代码进行数据处理和存储。
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关键要点
- Apache Kafka 是高性能消息代理，Amazon Redshift 是强大数据仓库。
- 可以通过 Amazon EMR Serverless 和 PySpark 实现 Kafka 到 Redshift 的数据传输。
- 该过程包括创建 S3 存储、Redshift 工作组和 EMR 应用程序。
- 使用 Jupyter Notebook 编写 PySpark 代码进行数据处理和存储。
- Amazon EMR Serverless 使数据工程师和分析师能够轻松运行大数据应用程序。
- 创建 S3 bucket 用于存储 EMR 操作和 CSV 数据的临时存储。
- 创建 Redshift Serverless 工作组并设置 VPC 以确保网络连接。
- 在 AWS Console 中创建 EMR Serverless 应用程序并启动 Jupyter Notebook。
- 编写 PySpark 代码以从 Kafka 读取数据并写入 Redshift。
- 使用 StructType 创建数据模式以展开字段并将数据存储到 Redshift。
- 故障排除提示包括检查 S3 bucket 中的临时 CSV 文件和 Redshift 错误信息。
- 该解决方案已被 AWS 客户采用，存储超过 7000 亿条记录，日均摄入超过 150 亿条新记录。
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