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AWS数据建模与分析工程

共计 30 章节

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AWS数据建模与分析工程导论

目标=课程目标 · 数据工程角色 · AWS分析服务全景

AWS数据建模

AWS存储与分析服务选型

目标=S3 · Glue · Athena

数据建模基础与AWS映射

目标=概念模型 · 逻辑模型 · 物理模型

AWS数据建模基础

S3数据湖分层设计

目标=原始区 · 清洗区 · 可信区

S3数据湖分层设计

AWS Glue数据目录与爬网器

目标=自动发现Schema · 表定义 · 分区管理

使用AWS Glue进行数据转换

目标=DynamicFrame · ETL脚本 · 作业参数

Amazon Athena交互式分析

目标=基于S3和Glue Catal… · 分区投影 · CTAS

Amazon Redshift数据仓库建模

目标=分布键 · 排序键 · 压缩编码

Redshift Spectrum与外部表

目标=查询S3数据湖 · 外部Schema · 分区管理

RedshiftSpectrum

AWS Lake Formation权限与治理

目标=数据湖权限模型 · 表级与列级安全 · 行级过滤

Kinesis实时数据接入

目标=Kinesis Data St… · Firehose · 数据生产与消费

Kinesis实时数据接入

Kinesis与Lambda实时处理

目标=事件驱动转换 · 流式聚合 · 窗口操作

AWS Glue Streaming ETL

目标=微批处理 · 流式DynamicFrame · 与Kinesis和Kafka的集成

Amazon MSK与流式数据管道

目标=Kafka on AWS · Schema Registry · 与Glue和Lambda的集成

Amazon EMR上的大数据建模

目标=Hive · Spark · Hudi

Apache Iceberg on AWS

目标=表格式 · 隐藏分区 · 时间旅行

Apache Hudi on AWS

目标=写时复制 · 读时合并 · 增量处理

Delta Lake on AWS

目标=ACID事务 · 时间旅行 · Schema演进

AWS Glue DataBrew数据准备

目标=可视化数据清洗 · 转换配方 · 数据质量检查

Amazon Redshift数据加载与卸载

目标=COPY · UNLOAD · Spectrum

Redshift性能优化与物化视图

目标=查询计划 · 工作负载管理 · 并发扩展

Redshift性能优化

AWS分析中的维度建模实战

目标=销售订单主题域 · 事实表与维度表设计 · 缓慢变化维

AWS分析中的Data Vault建模

目标=Hub · Link · Satellite

数据质量与可观测性

目标=AWS Glue Data Q… · CloudWatch · Lambda校验

数据质量可观测性

AWS上的数据管道编排

目标=Step Functions · MWAA · EventBridge

AWS上的数据管道编排

AWS分析安全与合规

目标=IAM · KMS · Lake Formation

AWS分析安全

成本优化与性能调优

目标=S3存储类 · Athena分区与压缩 · Redshift RA3

成本优化性能调优

机器学习与数据分析集成

目标=SageMaker Data… · Feature Store · Redshift ML

机器学习数据分析集成

端到端数据建模项目实战

目标=从Kinesis摄入 · S3数据湖 · Glue ETL

端到端数据建模项…Kinesis

课程总结与工程最佳实践

目标=架构复盘 · 常见反模式 · 持续演进

课程总结工程最佳实践