使用Apache Airflow和Athena构建数据聚合管道
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Airflow和Athena构建聚合管道，以便从汇总数据中获取商业智能。通过将个体交易预先聚合，可以及时分析数据并进行切片和切块。文章还讨论了数据管道的一些质量要求，如错误处理、可重处理性和可视化。最后，作者分享了两个示例DAG，用于创建每日和每月的数据聚合管道。
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关键要点
- 企业决策通常基于汇总数据，而非单个交易。
- 使用Airflow和Athena构建数据聚合管道，以便及时分析数据。
- TPC-H数据集用于基准测试数据仓库，包含订单表和相关维度。
- 通过聚合交易数据，可以减少BI工具处理的记录数量。
- 数据管道应具备错误处理、可重处理性和可视化等质量要求。
- Airflow用于调度，Athena用于数据处理。
- DAG设计应考虑错误处理和表的生命周期管理。
- 支持数据的可重处理性，确保相同输入产生相同输出。
- 使用S3DeleteObjectsOperator清理S3中的旧数据。
- 可以通过设置catchup参数来处理历史数据。
- 提供了两个示例DAG，用于创建每日和每月的数据聚合管道。
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