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使用Apache Airflow和Athena构建数据聚合管道
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
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企业决策通常基于汇总数据，而非单个交易。
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使用Airflow和Athena构建数据聚合管道，以便及时分析数据。
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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。
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通过聚合交易数据，可以减少BI工具处理的记录数量。
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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。
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Airflow用于调度，Athena用于数据处理。
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DAG设计应考虑错误处理和表的生命周期管理。
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支持数据的可重处理性，确保相同输入产生相同输出。
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使用S3DeleteObjectsOperator清理S3中的旧数据。
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可以通过设置catchup参数来处理历史数据。
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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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延伸问答
如何使用Airflow和Athena构建数据聚合管道？
使用Airflow进行调度，Athena进行数据处理，通过设计DAG来实现数据聚合。
数据管道需要具备哪些质量要求？
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。
TPC-H数据集在数据聚合中有什么作用？
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，帮助分析销售数据。
如何处理数据管道中的错误？
可以通过配置Airflow的重试机制和错误回调函数来处理数据管道中的错误。
如何确保数据管道的可重处理性？
通过确保相同输入产生相同输出，并在插入数据前清理旧数据来实现可重处理性。
如何使用Airflow的catchup参数处理历史数据？
设置catchup参数为true，可以计算整个时间段的每日销售数据。
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