Category: Analytics

本文以汽车行业的故障分析为例，演示如何在亚马逊云科技上构建一套无代码数据分析平台，业务人员不需要有编程能力、 SQL 或任何机器学习的先验知识，即可自行根据业务场景和具体需求，自助式的上传导入数据做出分析，从而帮助业务人员以最短的时间，最方便的使用数据。

本文主要帮助使用Amazon EMR的用户，通过Hue实现统一数仓平台开发工具，一方面集中管理数仓SQL开发任务，另一方面为其它部门提供自主分析的平台，对数仓建设有一定的推动作用。

借助 Amazon Redshift，您可以使用标准 SQL 轻松分析数据仓库、运营数据库和数据湖中的所有数据类型。在这篇博文中，我们将实时收集、处理和分析数据流。通过数据共享，您可以在 Amazon Redshift 集群之间共享实时数据以进行读取，同时具有相对的安全性和开箱即用性。在这篇博文中，我们将讨论如何利用 Amazon Redshift 的数据共享功能来设置大数据 Lambda 架构，以支持批量分析和近实时分析。

您想减少商店缺货情况吗？ 您想改善订单配送时间表吗？ 您想为客户提供精确到毫秒的产品供应吗？ 零售运营数据湖可 […]

今天，我们宣布正式全面推出 Amazon EMR Serverless，这是一种无服务器部署选项，客户可以使用 Apache Spark 和 Hive 等开源框架运行大数据分析应用程序，而无需配置、管理和扩展集群或服务器。

EMR on EC2 Spot Instance 是大数据分析常用的成本优化的工具，借助此方案可以增加Spot申请成功概率，且在集群运维中减少人工干预，提升效率。

这篇博客主要介绍了Amazon Redshift UDF不同实现方式及其效果，并对比各种实现，帮助客户在不同场景下选择合适的UDF实现方式。

使用Kinesis Data Analytics Studio 和 Python 开发自定义聚合查询

本篇博客会使用开源Delta Lake结合Amazon Glue, 简化构建数据湖的方式去解决上述问题。会带您一步一步地在Amazon上部署近实时的流式数据入湖的方案，最终在数据湖上实现海量数据upsert以及事务的管理能力，即事务型的数据湖。

在这篇文章中，您将了解初创企业指定IT架构时，专门构建数据库可以赋能的场景。我们首先讨论一下大数据的形势、现代化数据架构的含义，以及在构建现代化数据架构时需要考虑数据仓库迁移项目中的哪些事项。