Amazon Kinesis

概念

• 處理AWS上大量流數據的數據平臺
• Kinesis Streams 用于搜集數據，Client Library 用于分析后的展示
• 構建用于處理或分析流數據的自定義應用程序
• 可以支持從數十萬中來源捕獲和存儲TB級的數據，如網站點擊流、財務交易、媒體饋送、IT日志等
• 使用IAM限制用戶和角色對Kinesis的訪問，使用角色的臨時安全憑證可以提高安全性
• Kiesis只能使用SSL加密進行訪問

Kinesis組件

Kinesis Data Firehose

• 加載大量流數據到AWS服務中
• 數據默認被存儲在S3中，從S3還可以再被進一步轉存到Redshift
• 數據也可以被寫入到ElaticSearch中，并且同時備份到S3

Kinesis Data Streams:

• 自定義構建應用程序，實時分析流數據
• 利用AWS開發(fā)工具包，可以實現數據在流中移動時仍然能被處理，從而接近實時
• 為了接近實時，處理的復雜度通常較輕
• 創(chuàng)建者 Producer 持續(xù)將數據推送進Data Streams
• 數據在DataStream 由一組組分片（Shards）組成，每個分片就是一條記錄，通過不斷分片實現幾乎無限的擴展能力
• 使用者 Comsumer 會實時對Data Steams的內容進行處理，并且將結果推送到不同的AWS服務
• 數據在Stream中是臨時的，默認存儲24小時，最大可以設置為7天

創(chuàng)新互聯(lián)專注于朝陽縣企業(yè)網站建設,響應式網站建設,購物商城網站建設。朝陽縣網站建設公司,為朝陽縣等地區(qū)提供建站服務。全流程按需定制制作，專業(yè)設計，全程項目跟蹤，創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)和態(tài)度為您提供的服務

Kinesis Data Analytics

• 使用標準SQL實時分析流數據

Kinesis Video Streams

• 捕獲、處理并存儲視頻流用于分析和機器學習

適用場景

• 大量的數據攝取
• 海量流數據的實時處理

Elastic MapReduce ( EMR)

概念

• 提供完全托管的按需 Hadoop 框架
• 啟動EMR集群的必選項
• 集群節(jié)點的實例類型
• 集群中的節(jié)點數量
• 希望運行的Hadoop版本
• Hadoop集群選擇存儲類型至關重要，主要因素是集群是持久的還是瞬態(tài)的
• 需要持續(xù)運行并分析數據的集群是持久集群
• 按需啟動并在完成后立即停止的集群為瞬時集群
• 默認不限制EMR集群數量，但限制用于EMR節(jié)點總數為20個，可申請擴展
• 可以從S3以及其他任何位置攝取數據
• Hadoop 日志文件默認存儲在S3中，且不支持壓縮
• EMR支持競價實例
• EMR需要在一個可用區(qū)部署，不支持跨可用區(qū)部署，通常建議選擇數據所在的區(qū)域
• 集群啟動通常在15分鐘內可以開始進行數據處理
• EMR允許使用磁性、SSD和 PIOPS SSD三種EBS卷。
• 適用場景
  • 日志處理，點擊流分析，基因學和生命科學

文件系統(tǒng)

HDFS

• Hadoop標準文件系統(tǒng)
• 所有數據都在多個實例中被復制保證持久性
• HDFS可以利用EBS存儲確保在關閉集群時不丟失數據
• 非常適合于持久的集群

EMRFS

• HDFS在AWS S3上的實現，將數據保存在S3中
• 可以使用所有Hadoop生態(tài)的工具系統(tǒng)
• 非常適合于瞬時集群

EMR NoteBooks

• EMR Notebooks 提供基于 Jupyter Notebook 的托管環(huán)境，可供數據科學家、分析員和開發(fā)人員準備數據并使其可視化、與同伴協(xié)作、構建應用程序，并使用 EMR 群集執(zhí)行交互分析。
• 您可以使用 EMR Notebooks 構建 Apache Spark 應用程序，并且輕而易舉地在 EMR 群集上運行交互查詢。多個用戶可以直接從控制臺創(chuàng)建無服務器筆記本、將其掛載到現有的共享 EMR 群集，或直接從控制臺提供至少 1 個節(jié)點的并立即開始使用 Spark 進行實驗。

安全設置

• EMR默認將設置兩個EC2安全組： 主節(jié)點和從屬節(jié)點
  • 主安全組
    • 定義一個端口用于與服務的通信
    • 打開的SSH端口，允許啟動時指定的SSH密鑰進入實例
    • 默認不允許被外部實例訪問，但可設置
  • 從屬安全組
    • 只允許與主實例進行交互
• 默認使用SSL向S3傳送數據
• 可以支持對集群進行標記，最多10個標記，但不支持基于標記的IAM許可。
• 使用IAM權限和角色控制對EMR的訪問和控制
• 可以設置允許非Hadoop用戶將作業(yè)提交至集群的權限
• 可以將EMR放入到私有VPC中實現額外的保護

AWS Data Pipeline

概念

• 實現在指定時間間隔，在AWS資源和本地數據之間可靠地處理和移動數據
• 您可以快速輕松地部署管道，無需分心管理日常數據操作，從而讓您能夠集中精力從該數據獲取所需的信息。您只需為您的數據管道指定所需數據源、時間表和處理活動即可。
• 與SWF相比，Data Pipeline 專門設計用于簡化大多數數據驅動工作流程中常見的特定步驟。例如：在輸入數據符合特定準備就緒標準后執(zhí)行活動，輕松在不同數據存儲之間復制數據，以及調度鏈接的轉換。這種高度具體的側重點意味著 Data Pipeline 工作流定義可以快速創(chuàng)建，并且無需代碼或編程知識。
• 定期訪問存儲數據，并對數據進行大規(guī)模處理，并且將結果轉換為AWS服務

• 利用Pipeline的定義安排和運行任務，可以每15分鐘，每天，每周運行等
• 數據節(jié)點是pipeline流水線讀取和寫入數據的位置，可以是S3，MySQL，Redshift等AWS或本地存儲
• Pipeline通常需要配合其他服務執(zhí)行預定義的任務，如EMR，EC2等，并在執(zhí)行完成后自動關閉該服務
• Pipeline在編排的過程支持條件語句
• 若某項活動失敗，默認會不斷重試，所以需要配置限制重試次數或未成功時采取的行動
• 每個賬戶默認支持100個管道，單一管道中可以擁有100個對象，可以申請擴展

屬性

• 管道
  • 即 AWS Data Pipeline 資源，其中包含由執(zhí)行業(yè)務邏輯所需的數據源、目的地和預定義或自定義數據處理活動所組成的關聯(lián)數據鏈的定義。
• 數據節(jié)點
  • 數據節(jié)點代表您的業(yè)務數據。例如，數據節(jié)點可以表示特定的 Amazon S3 路徑。AWS Data Pipeline 支持表達式語言，使其更容易引用常態(tài)生成的數據。
• 活動
  • 是 AWS Data Pipeline 代表您啟動的操作，它是管道的一部分。示例活動包括 EMR 或 Hive 作業(yè)、復制、SQL 查詢或命令行腳本。
• 前提條件
  • 前提條件是指成熟度檢查，可選擇性地將其關聯(lián)到數據源或活動。如果數據源具有前提條件檢查，那么必須先成功完成檢查，然后才能啟動任何需要用到該數據源的活動。如果活動具有前提條件，那么必須先成功完成檢查，然后才能運行活動。
• 時間表
  • 定義管道活動運行的時間和服務預計的可使用數據的頻率?？梢赃x擇時間表結束日期，在此時間后，AWS Data Pipeline 服務不執(zhí)行任何活動。
  • 當您將時間表與活動關聯(lián)起來后，活動就會按時間表運行。當您將時間表與數據源關聯(lián)起來，就表示您告訴 AWS Data Pipeline 服務，您期望數據會按照該時間表更新。

適用場景

• 非常適用于常規(guī)批處理的ETL流程，而不是連續(xù)數據流

Amazon Elastic Transcoder

• 一種在線媒體轉碼的工具
• 將視頻從源格式轉換到其他的格式和分辨率，以便在手機、平板、PC等設備上播放
• 一般來說，將需要轉碼的媒體文件放在AWS S3的存儲桶上，創(chuàng)建相應的管道和任務將文件轉碼為特定的格式，最后將文件輸出到另一個S3的存儲桶上面去。
• 也可以使用一些預設的模板來轉換媒體格式。
• 可以配合Lambda函數，在有新的文件上傳到S3后觸發(fā)函數代碼，執(zhí)行Elastic Transcoder并自動進行媒體文件的轉碼。

Amazon Athena

• Amazon Athena 是一種交互式查詢服務，讓您能夠輕松使用標準 SQL 分析 Amazon S3 中的數據。Athena 沒有服務器，因此您無需管理任何基礎設施，且只需為您運行的查詢付費。
• Athena 簡單易用。只需指向您存儲在 Amazon S3 中的數據，定義架構并使用標準 SQL 開始查詢就可在數秒內獲取最多的結果。
• 使用 Athena，無需執(zhí)行復雜的 ETL 作業(yè)來為數據分析做準備。這樣一來，具備 SQL 技能的任何人都可以輕松快速地分析大規(guī)模數據集。
• 支持的數據格式包括 JSON，Apache Parquet, Apache ORC

Amazon Elasticsearch Service

• Amazon Elasticsearch Service 是一項完全托管的服務，方便您部署、保護和運行大量 Elasticsearch 操作，且不用停機。
• 該服務提供開源 Elasticsearch API、受托管的 Kibana 以及與 Logstash 和其他 AWS 服務的集成，支持您安全獲取任何來源的數據，并開展實時搜索、分析和可視化。
• 使用 Amazon Elasticsearch Service 時，您只需按實際用量付費，沒有預付成本或使用要求。有了 Amazon Elasticsearch Service，您無需承擔運營開銷，便可獲得所需的 ELK 堆棧。

AWS X-Ray

• AWS X-Ray 可以幫助開發(fā)人員分析與調試分布式生產應用程序，例如使用微服務架構構建的應用程序。
• 借助 X-Ray，您可以了解應用程序及其底層服務的執(zhí)行方式，從而識別和排查導致性能問題和錯誤的根本原因。
• X-Ray 可在請求通過應用程序時提供請求的端到端視圖，并展示應用程序底層組件的映射。
• 您可以使用 X-Ray 分析開發(fā)和生產中的應用程序，從簡單的三層應用程序到包含上千種服務的復雜微服務應用程序。

分享文章：AWS數據分析服務（十）
網頁URL：http://aaarwkj.com/article8/gjoeip.html

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