Mit sozialen Medien, Sensoren und IoT-Geräten, die jedem Gerät Leben einhauchen, generieren wir täglich große Datenmengen. Mehr Daten sind immer eine gute Nachricht, bis Ihre Speicherrechnung zu steigen beginnt und schwer zu verwalten wird. Unstrukturierte Daten werden voraussichtlich zunehmen auf 175 Milliarden Terabyte im Jahr 2025. Cloud-Dienste wie Amazon S3 haben es Unternehmen zwar ermöglicht, diese enormen Datenmengen zu verwalten, aber wenn es um die Analyse geht, reichen einfache Speicherlösungen nicht aus. Hier kommt ein Data Warehouse wie Amazon Redshift ins Spiel.

Unternehmen verwenden häufig beide Amazon-Dienste zusammen, um Kosten und Datenagilität zu verwalten, oder sie verwenden Amazon S3 als Staging-Bereich, während sie ein Data Warehouse auf Amazon Redshift aufbauen. Das wahre Potenzial beider Dienste können Sie jedoch nur ausschöpfen, wenn Sie eine nahtlose Verbindung von Amazon S3 zu Redshift erreichen.

Astera Datenpipeline ist eine codefreie Lösung, mit der Sie beide Dienste problemlos integrieren können, dank der Unterstützung integrierter Pipelines, die alle Aspekte Ihrer Daten-Workflows an einem Ort kombinieren. Lassen Sie uns einige Vorteile von AWS Redshift und Amazon S3 erkunden und wie Sie sie problemlos verbinden können.

Erhöhen Sie die Abfragegeschwindigkeit mit AWS Redshift

AWS Redshift ist ein vollständig verwaltetes Cloud Data Warehouse, das auf AWS-Services bereitgestellt wird. Das Data Warehouse wurde für komplexe, großvolumige Analysen entwickelt und kann problemlos auf Petabytes an Daten skaliert werden. Es ermöglicht Ihnen, aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihren Daten zu extrahieren, sodass Sie Ihre Entscheidungen nicht Ihrem Bauchgefühl überlassen.

Es gibt mehrere Gründe, warum AWS Redshift Ihrer Datenarchitektur einen echten Mehrwert verleihen kann:

• Als robustes Cloud Data Warehouse kann es große Datenmengen ohne nennenswerte Verzögerung abfragen.
• Mit einer Schnittstelle wie MYSQL ist das Data Warehouse benutzerfreundlich, was es einfacher macht, es Ihrer Datenarchitektur hinzuzufügen
• Da es sich in der Cloud befindet, können Sie es einfach nach oben und unten skalieren, ohne in Hardware zu investieren.

Obwohl AWS Redshift Ihre Datenanalyseanforderungen erfüllen kann, ist es keine ideale Lösung für die Speicherung, und das liegt hauptsächlich an seiner Preisstruktur. AWS Redshift berechnet Ihnen stündlich. Während die Kosten also klein anfangen, können sie schnell anschwellen.

Amazon S3 für die Speicherung

Wenn Sie an eine Ergänzung denken Amazon S3 mit Redshift, dann ist die einfache Antwort, dass Sie sollten. Amazon S3 ist eine schnelle, skalierbare und kosteneffiziente Speicheroption für Unternehmen. Als Objektspeicher ist er insbesondere eine perfekte Lösung für die Speicherung unstrukturierter Daten und historischer Daten.

Der Cloud-Speicher bietet eine Haltbarkeit von 99.9999 %, sodass Ihre Daten immer verfügbar und sicher sind. Ihre Daten werden zur Sicherung über mehrere Regionen hinweg repliziert, und die Zugriffspunkte für mehrere Regionen stellen sicher, dass beim Zugriff auf Daten keine Latenzprobleme auftreten. Darüber hinaus bietet S3 umfassende Speicherverwaltungsfunktionen, mit denen Sie Ihre Daten im Auge behalten können.

Laden Sie Daten aus mehreren Quellen ohne Codierung in das Amazon Redshift Data Warehouse

Finde heraus wie

Techniken zum Verschieben von Daten von Amazon S3 zu Redshift   

Es gibt einige Methoden, mit denen Sie Daten von Amazon S3 an Redshift senden können. Sie können integrierte Befehle nutzen und über AWS-Services senden, oder Sie können ein Drittanbieter-Tool wie z Astera Datenpipeline.   

1. COPY-Befehl: Der COPY-Befehl ist integriert in Rotverschiebung. Damit können Sie das Data Warehouse ohne weitere Tools mit anderen Quellen verbinden.  
2. AWS-Services: Es gibt mehrere AWS-Services wie AWS Glue und AWS Data Pipeline, die Ihnen bei der Datenübertragung helfen können.      
3. Astera Datenpipeline: Es handelt sich um eine KI-gesteuerte, Cloud-basierte End-to-End-Datenintegrationsplattform, mit der Sie Daten aus verschiedenen Quellen an beliebte Datenbanken und Datenbankziele Ihrer Wahl senden können, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.      

Kopierbefehl zum Verschieben von Daten von Amazon S3 nach Redshift   

Amazon Redshift ist mit einer Option ausgestattet, mit der Sie Daten mit den Befehlen INSERT und COPY von Amazon S3 nach Redshift kopieren können. Der INSERT-Befehl ist besser, wenn Sie eine einzelne Zeile hinzufügen möchten. Der COPY-Befehl nutzt die parallele Verarbeitung, was ihn ideal zum Laden großer Datenmengen macht.  

Sie können Daten auf folgende Weise über den COPY-Befehl an Redshift senden. Bevor Sie dies tun, müssen Sie jedoch eine Reihe von Schritten befolgen:    

1. Wenn Sie bereits über einen Cluster verfügen, laden Sie die Dateien auf Ihren Computer herunter.    
2. Erstellen Sie einen Bucket auf Amazon S3 und laden Sie dann Daten hinein.  
3. Tabellen erstellen.    
4. Führen Sie den COPY-Befehl aus.  

Datenübertragung von Amazon S3 zu Redshift mit dem Befehl COPY

Das obige Bild zeigt einen grundlegenden Befehl. Sie müssen einen Tabellennamen, eine Spaltenliste, eine Datenquelle und Anmeldeinformationen angeben. Der Tabellenname im Befehl ist Ihre Zieltabelle. Die Spaltenliste gibt die Spalten an, denen Redshift Daten zuordnen wird. Dies ist ein optionaler Parameter. Datenquelle ist der Ort Ihrer Quelle; Dies ist ein Pflichtfeld. Sie müssen auch Sicherheitsanmeldeinformationen, Datenformat und Konvertierungsbefehle angeben. Der COPY-Befehl erlaubt nur einige Konvertierungen wie EXPLICIT_IDS, FILLRECORD, NULL AS, TIME FORMAT usw.  

Das Verschieben von Daten von Amazon S3 nach Redshift durch diesen Prozess ist jedoch mit mehreren Einschränkungen verbunden. Der COPY-Befehl eignet sich am besten für Masseneinfügungen. Wenn Sie Daten einzeln hochladen möchten, ist dies nicht die beste Option.    

Die zweite Einschränkung dieses Ansatzes besteht darin, dass Sie keine Transformationen auf die Datensätze anwenden können. Beachten Sie die Datentypkonvertierungen, die beim COPY-Befehl im Hintergrund stattfinden.   

Der COPY-Befehl schränkt auch die Art der Datenquellen ein, die Sie übertragen können. Sie können nur JSON, AVRO und CSV übertragen. 

Verschieben Sie Daten mit AWS Glue von Amazon S3 zu Redshift  

ETL-Daten mit AWS Glue

AWS Glue ist ein Server ETL-Tool von Amazon Web Services eingeführt, um Daten zwischen Amazon-Diensten zu verschieben. Sie können verwenden AWS-Kleber um Daten zu und von AWS Redshift zu verschieben. Das ETL-Tool verwendet COPY- und UNLOAD-Befehle, um einen maximalen Durchsatz zu erzielen. AWS Glue verwendet Amazon S3 als Staging-Phase, bevor es auf Redshift hochgeladen wird.  

Bei der Verwendung von AWS Glue müssen Sie eines beachten. AWS Glue gibt temporäre Sicherheitsanmeldeinformationen weiter, wenn Sie einen Auftrag erstellen. Diese Anmeldeinformationen laufen nach einer Stunde ab und stoppen Ihre Jobs auf halbem Weg. Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie eine separate IAM-Rolle erstellen, die dem Redshift-Cluster zugeordnet werden kann.  

Sie können Daten mit AWS Glue wie folgt von Amazon S3 nach Redshift übertragen:   

1. Starten Sie den AWS Redshift-Cluster.  
2. Erstellen Sie einen Datenbankbenutzer für die Migration.  
3. Erstellen Sie eine IAM-Rolle und gewähren Sie ihr Zugriff auf S3 
4. Hängen Sie die IAM-Rolle an das Datenbankziel an. 
5. Fügen Sie eine neue Datenbank in AWS Glue hinzu.  
6. Fügen Sie neue Tabellen in der AWS Glue-Datenbank hinzu.  
7. Geben Sie Amazon s3-Quellspeicherort und Details zur Tabellenspalte an.  
8. Erstellen Sie einen Auftrag in AWS Glue.  
9. Geben Sie die IAM-Rolle und Amazon S3 als Datenquellen in Parametern an.  
10. Wählen Sie die Option „Tabellen in Ihrem Datenziel erstellen“ und wählen Sie JDBC für den Datenspeicher.  
11. Führen Sie den AWS Glue-Job aus.   

Während AWS Glue die Arbeit für Sie erledigen kann, müssen Sie die damit verbundenen Einschränkungen berücksichtigen. AWS Glue ist kein vollwertiges ETL-Tool. Außerdem müssen Sie Transformationen in Python oder Scala schreiben. AWS Glue erlaubt Ihnen auch nicht, Transformationen zu testen, ohne sie auf echten Daten auszuführen. AWS Glue unterstützt nur JSBC-Verbindungen und S3 (CSV).   

Verschieben Sie Daten mit AWS Data Pipeline von Amazon S3 nach Redshift  

Senden Sie Daten mit AWS Data Pipeline an Amazon Redshift

AWS Data Pipeline ist ein speziell entwickelter Amazon-Service, mit dem Sie Daten zwischen anderen Amazon-Quellen sowie lokalen Quellen übertragen können. Mit Data Pipeline können Sie äußerst zuverlässige und fehlertolerante Datenpipelines erstellen.   

Der Prozess enthält Datenknoten, in denen Ihre Daten gespeichert werden, die Aktivitäten, EMR-Jobs oder SQL-Abfragen und einen Zeitplan, wann Sie den Prozess ausführen möchten. Wenn Sie also beispielsweise Daten von Amazon S3 an Redshift senden möchten, müssen Sie: 

• Deine Pipeline mit S3DataNode definieren,  
• A Hive-Aktivität zum Konvertieren Ihrer Daten in .csv,  
• RedshiftCopyActivity zum Kopieren Ihrer Daten von S3 nach Redshift.   

So können Sie eine Datenpipeline erstellen:   

1. Erstellen Sie eine Pipeline. Es verwendet die Copy to Redshift-Vorlage in der AWS Data Pipeline-Konsole.  
2. Speichern und validieren Sie Ihre Datenpipeline. Sie können es während des Vorgangs jederzeit speichern. Das Tool gibt Ihnen Warnungen aus, wenn es Probleme in Ihrem Workload gibt. 
3. Aktivieren Sie Ihre Pipeline und überwachen Sie sie dann.  
4. Sie können Ihre Pipeline löschen, sobald die Übertragung abgeschlossen ist.  

Verschieben Sie Daten von Amazon S3 zu Redshift mit Astera

Astera Data Pipeline ermöglicht Ihnen eine einfachere Übertragung von Daten von Amazon S3 zu Redshift. Das codefreie Tool bietet native Konnektivität zu gängigen Datenbanken und Dateiformaten. Sie können Daten von jeder Quelle an jedes Ziel senden, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Mit Astera, alles, was Sie tun müssen, ist, die Konnektoren per Drag-and-Drop in den Datenpipeline-Designer zu ziehen, und Sie können im Handumdrehen mit dem Erstellen von Datenpipelines beginnen. Die Plattform wird auch mit Visual geliefert Datenmapping und eine intuitive Benutzeroberfläche, die Ihnen einen vollständigen Einblick in Ihre Datenpipelines gibt.

Verwendung von Amazon S3 als Staging-Bereich für Amazon Redshift

Wenn Sie Amazon S3 als Staging-Bereich verwenden, um Ihr Data Warehouse in Amazon Redshift zu erstellen, dann Astera bietet Ihnen eine problemlose Möglichkeit, Daten in großen Mengen zu senden. So können Sie das tun:

1. Ziehen Sie das Datenbankziel in den Datenpipeline-Designer und legen Sie es dort ab, wählen Sie Amazon Redshift aus dem Dropdown-Menü und geben Sie dann Ihre Anmeldeinformationen ein, um eine Verbindung herzustellen. Um Amazon S3 als Staging-Bereich zu verwenden, klicken Sie einfach auf die Option und geben Sie Ihre Anmeldeinformationen ein.

Verbinden mit Amazon Redshift in Astera

2. Anschließend können Sie auch die Größe der Beilage auswählen. Wenn Sie beispielsweise ein Excel mit einer Million Datensätzen haben, können Sie es an senden Amazon RedShift in Chargen von 10,000.

Auswählen der Stapelgröße für die Masseneinfügung in Amazon S3

Reichern Sie Ihre Daten an, bevor Sie sie von Amazon S3 an Redshift senden

Im Gegensatz zum COPY-Befehl Astera ermöglicht Ihnen, Ihre Daten zu bearbeiten, bevor Sie sie an Amazon Redshift senden. Astera verfügt über integrierte, ausgeklügelte Transformationen, mit denen Sie Daten nach Belieben verarbeiten können. Ob Sie Ihre Daten sortieren, filtern oder Datenqualitätsregeln anwenden möchten, mit der umfangreichen Transformationsbibliothek können Sie dies tun.

Erstellen Sie automatisierte Datenpipelines von Amazon S3 zu Redshift mit Astera

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Was macht Astera Datenpipeline die richtige Wahl?

Während es andere Alternativen gibt, einschließlich AWS-Tools, mit denen Sie Daten von Amazon S3 an Redshift senden können, Astera Datenpipeline bietet Ihnen dank der folgenden Hauptfunktionen den schnellsten und einfachsten Übertragungsweg:

1. Einfach zu bedienen: Die Lernkurve ist minimal, sodass selbst Erstbenutzer innerhalb von Minuten mit dem Erstellen von Datenpipelines beginnen können.
2. Automated: Mit den Job-Scheduling-Funktionen können Sie ganze Arbeitsabläufe basierend auf zeit- oder ereignisbasierten Auslösern automatisieren.
3. Datenqualität: Das Tool verfügt über mehrere sofort einsatzbereite Optionen zum Bereinigen, Validieren und Profilieren Ihrer Daten und stellt sicher, dass nur hochwertige Daten erreicht das Ziel. Sie können den benutzerdefinierten Ausdrucksgenerator auch verwenden, um Ihre eigenen Regeln zu definieren.
4. Unterstützung für unterschiedliche Latenzen: Egal ob Sie Anforderungen an Echtzeit-, nahezu Echtzeit- oder Batch-Daten haben, mit ADPB können Sie diese problemlos erfüllen.
5. KI-gestütztes semantisches Mapping: Datenfelder werden über Quellen und Ziele hinweg automatisch zugeordnet. Dadurch wird die Genauigkeit gewahrt und der Bedarf an manueller Eingabe reduziert.

Möchten Sie Daten von Amazon S3 auf Redshift laden? Los geht´s mit Astera