Com mídias sociais, sensores e dispositivos IoT dando vida a cada aparelho, geramos volumes de dados todos os dias. Mais dados são sempre boas notícias até que sua conta de armazenamento comece a aumentar e se torne difícil de gerenciar. Espera-se que dados não estruturados aumentem para 175 bilhões de terabytes durante 2025. Embora serviços de nuvem como o Amazon S3 tenham permitido que organizações gerenciem esses enormes volumes de dados, quando se trata de análise, soluções básicas de armazenamento não são suficientes, e é aí que um data warehouse, como o Amazon Redshift, entra em cena.

As empresas geralmente usam os serviços da Amazon em conjunto para gerenciar custos e agilidade de dados ou usam o Amazon S3 como uma área de preparação enquanto criam um data warehouse no Amazon Redshift. No entanto, você só pode perceber o verdadeiro potencial de ambos os serviços se conseguir uma conexão perfeita do Amazon S3 para o Redshift.

Astera Construtor de pipeline de dados é uma solução sem código que pode ajudar você a integrar ambos os serviços sem problemas, graças ao seu suporte para pipelines integrados que combinam todos os aspectos dos seus fluxos de trabalho de dados em um só lugar. Vamos explorar alguns benefícios do AWS Redshift e do Amazon S3 e como você pode conectá-los com facilidade.

Atualize a velocidade de consulta com o AWS Redshift

O AWS Redshift é um data warehouse em nuvem totalmente gerenciado implantado nos serviços da AWS. O data warehouse foi projetado para análises complexas e de alto volume e pode ser facilmente dimensionado para lidar com petabytes de dados. Ele permite que você extraia insights significativos de seus dados, para que você não deixe suas decisões para o seu instinto.

Há vários motivos pelos quais o AWS Redshift pode agregar valor real à sua arquitetura de dados:

• Como um data warehouse em nuvem robusto, ele pode consultar grandes conjuntos de dados sem um atraso significativo.
• Com uma interface como MYSQL, o data warehouse é fácil de usar, o que facilita adicioná-lo à sua arquitetura de dados
• Como está na nuvem, você pode escalá-lo para cima e para baixo facilmente sem investir em hardware.

Embora o AWS Redshift possa atender às suas necessidades de análise de dados, ele não é uma solução ideal para armazenamento, principalmente devido à sua estrutura de preços. O AWS Redshift cobra você por hora. Assim, embora os custos comecem pequenos, eles podem aumentar rapidamente.

Amazon S3 para armazenamento

Se você está pensando em complementar Amazon S3 com o Redshift, a resposta simples é que você deveria. O Amazon S3 é uma opção de armazenamento rápida, escalável e econômica para organizações. Como armazenamento de objetos, é especialmente uma solução perfeita para armazenar dados não estruturados e dados históricos.

O armazenamento em nuvem oferece 99.9999% de durabilidade, para que seus dados estejam sempre disponíveis e seguros. Seus dados são replicados em várias regiões para backup e seus pontos de acesso multirregionais garantem que você não enfrente problemas de latência ao acessar os dados. Além disso, o S3 oferece recursos abrangentes de gerenciamento de armazenamento para ajudá-lo a manter um controle sobre seus dados.

Carregar dados de várias fontes para o Amazon Redshift Data warehouse sem codificação

Descobrir como

Técnicas para mover dados do Amazon S3 para o Redshift   

Existem alguns métodos que você pode usar para enviar dados do Amazon S3 para o Redshift. Você pode aproveitar os comandos integrados, enviá-los pelos serviços da AWS, ou você pode usar uma ferramenta de terceiros, como Astera Construtor de pipeline de dados.   

1. Comando COPIAR: O comando COPY é um built-in in Redshift. Você pode usar isso para conectar o data warehouse com outras fontes sem a necessidade de outras ferramentas.  
2. Serviços da AWS: existem vários serviços da AWS, como AWS Glue e AWS Data Pipeline, que podem ajudá-lo a transferir dados.      
3. Astera Construtor de pipeline de dados: É uma plataforma de integração de dados de ponta a ponta, baseada em nuvem e orientada por IA, que permite enviar dados de várias fontes para data warehouses e destinos de banco de dados populares de sua escolha sem escrever uma única linha de código.      

Comando de cópia para mover dados do Amazon S3 para o Redshift   

O Amazon Redshift está equipado com uma opção que permite copiar dados do Amazon S3 para o Redshift com os comandos INSERT e COPY. O comando INSERT é melhor se você quiser adicionar uma única linha. O comando COPY aproveita o processamento paralelo, o que o torna ideal para carregar grandes volumes de dados.  

Você pode enviar dados para o Redshift por meio do comando COPY da seguinte maneira. No entanto, antes de fazer isso, há uma série de etapas que você precisa seguir:    

1. Se você já tiver um cluster disponível, baixe os arquivos para o seu computador.    
2. Crie um bucket no Amazon S3 e carregue os dados nele.  
3. Crie tabelas.    
4. Execute o comando COPIAR.  

Transferência de dados do Amazon S3 para Redshift usando o comando COPY

A imagem acima mostra um comando básico. Você precisa fornecer um nome de tabela, lista de colunas, fonte de dados e credenciais. O nome da tabela no comando é sua tabela de destino. A lista de colunas especifica as colunas nas quais o Redshift irá mapear os dados. Este é um parâmetro opcional. A fonte de dados é a localização da sua fonte; Este é um campo obrigatório. Você também precisa especificar credenciais de segurança, formato de dados e comandos de conversão. O comando COPY permite apenas algumas conversões como EXPLICIT_IDS, FILLRECORD, NULL AS, TIME FORMAT, etc.  

No entanto, várias limitações estão associadas à movimentação de dados do Amazon S3 para o Redshift por meio desse processo. O comando COPY é melhor para inserção em massa. Se você deseja fazer upload de dados um por um, essa não é a melhor opção.    

A segunda limitação dessa abordagem é que ela não permite que você aplique nenhuma transformação aos conjuntos de dados. Você deve estar atento às conversões de tipo de dados que acontecem em segundo plano com o comando COPY.   

O comando COPY também restringe o tipo de fontes de dados que você pode transferir. Você só pode transferir JSON, AVRO e CSV. 

Mova dados do Amazon S3 para o Redshift com o AWS Glue  

Dados ETL com AWS Glue

AWS Glue é um servidor Ferramenta ETL introduzido pela Amazon Web Services para mover dados entre os serviços da Amazon. Você pode usar Cola AWS para transferir dados de e para o AWS Redshift. A ferramenta ETL usa os comandos COPY e UNLOAD para obter o máximo rendimento. O AWS Glue usa o Amazon S3 como um estágio de preparação antes de carregá-lo no Redshift.  

Ao usar o AWS Glue, você precisa ter em mente uma coisa. O AWS Glue transmite credenciais de segurança temporárias quando você cria um trabalho. Essas credenciais expiram após uma hora e interrompem seus trabalhos no meio do caminho. Para resolver esse problema, você precisa criar uma função do IAM separada que possa ser associada ao cluster do Redshift.  

Você pode transferir dados do Amazon S3 para o Redshift usando o AWS Glue da seguinte maneira:   

1. Iniciar o cluster do AWS Redshift.  
2. Criar um usuário de banco de dados para migração.  
3. Crie uma função do IAM e dê a ela acesso ao S3 
4. Anexe a função do IAM ao destino do banco de dados. 
5. Adicionar um novo banco de dados no AWS Glue.  
6. Adicionar novas tabelas no banco de dados do AWS Glue.  
7. Forneça o local de origem do Amazon s3 e os detalhes da coluna da tabela.  
8. Criar um trabalho no AWS Glue.  
9. Especifique a função do IAM e o Amazon S3 como fontes de dados nos parâmetros.  
10. Escolha a opção 'criar tabelas em seu destino de dados' e escolha JDBC para armazenamento de dados.  
11. Executar trabalho do AWS Glue.   

Embora o AWS Glue possa fazer o trabalho para você, você precisa ter em mente as limitações associadas a ele. O AWS Glue não é uma ferramenta ETL completa. Além disso, você precisa escrever transformações em Python ou Scala. O AWS Glue também não permite testar transformações sem executá-las em dados reais. O AWS Glue oferece suporte apenas a conexões JSBC e S3 (CSV).   

Mova dados do Amazon S3 para o Redshift com o AWS Data Pipeline  

Envie dados para o Amazon Redshift com AWS Data Pipeline

O AWS Data Pipeline é um serviço da Amazon criado especificamente que você pode usar para transferir dados entre outras fontes da Amazon, bem como fontes locais. Com o Data Pipeline, você pode criar pipelines de dados altamente confiáveis ​​e tolerantes a falhas.   

O processo contém nós de dados onde seus dados são armazenados, as atividades, trabalhos do EMR ou consultas SQL e um agendamento quando você deseja executar o processo. Assim, por exemplo, se você deseja enviar dados do Amazon S3 para o Redshift, você precisa: 

• Define um pipeline com S3DataNode,  
• A Atividade do Hive para converter seus dados em .csv,  
• RedshiftCopyActivity para copiar seus dados do S3 para o Redshift.   

Veja como você pode criar um pipeline de dados:   

1. Crie um pipeline. Ele usa o modelo Copy to Redshift no console do AWS Data Pipeline.  
2. Salve e valide seu pipeline de dados. Você pode salvá-lo a qualquer momento durante o processo. A ferramenta avisa se houver algum problema em sua carga de trabalho. 
3. Ative seu pipeline e depois monitore.  
4. Você pode excluir seu pipeline assim que a transferência for concluída.  

Mova dados do Amazon S3 para o Redshift com Astera

Astera O Data Pipeline Builder oferece uma maneira mais fácil de enviar dados do Amazon S3 para o Redshift. A ferramenta sem código vem com conectividade nativa para bancos de dados e formatos de arquivo populares. Ele permite que você envie dados de qualquer fonte para qualquer destino sem escrever uma única linha de código. Com Astera, tudo o que você precisa fazer é arrastar e soltar os conectores no designer de pipeline de dados e começar a criar pipelines de dados rapidamente. A plataforma também vem com recursos visuais mapeamento de dados e uma interface de usuário intuitiva que oferece visibilidade completa de seus pipelines de dados.

Usar o Amazon S3 como uma área de preparo para o Amazon Redshift

Se você estiver usando o Amazon S3 como uma área de preparação para criar seu data warehouse no Amazon Redshift, Astera oferece uma maneira fácil de enviar dados em massa. Aqui está como você pode fazer isso:

1. Arraste e solte o destino do banco de dados no designer de pipeline de dados e escolha Amazon Redshift no menu suspenso e forneça suas credenciais para se conectar. Para usar o Amazon S3 como área de teste, basta clicar na opção e fornecer suas credenciais.

Conectando-se ao Amazon Redshift em Astera

2. Depois de fazer isso, você também pode escolher o tamanho da inserção em massa. Por exemplo, se você tiver um Excel com um milhão de registros, poderá enviá-lo para Amazon RedShift em lotes de 10,000.

Selecionando o tamanho do lote para inserção em massa no Amazon S3

Enriqueça seus dados antes de enviá-los do Amazon S3 para o Redshift

Ao contrário do comando COPY, Astera permite massagear seus dados antes de enviá-los ao Amazon Redshift. Astera vem com transformações sofisticadas integradas que permitem que você manipule os dados da maneira que desejar. Se você deseja classificar seus dados, filtrá-los ou aplicar regras de qualidade de dados, você pode fazer isso com a extensa biblioteca de transformações.

Crie pipelines de dados automatizados do Amazon S3 para o Redshift com Astera

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O que faz o Astera O Data Pipeline Builder é a escolha certa?

Embora existam outras alternativas, incluindo ferramentas da AWS que permitem enviar dados do Amazon S3 para o Redshift, Astera Construtor de pipeline de dados oferece a você a maneira mais rápida e fácil de transferência, graças aos seguintes recursos principais:

1. Fácil de usar: Ele vem com uma curva de aprendizado mínima, o que permite que até mesmo usuários iniciantes comecem a construir pipelines de dados em minutos.
2. Automated: Com seus recursos de agendamento de tarefas, você pode automatizar fluxos de trabalho inteiros com base em gatilhos baseados em tempo ou eventos.
3. Qualidade de dados: A ferramenta vem com várias opções prontas para uso para limpar, validar e criar perfis de seus dados, garantindo apenas dados de alta qualidade chega ao destino. Você pode usar o construtor de expressões personalizado para definir suas próprias regras também.
4. Suporte para latências variáveis: Não importa se você tem requisitos de dados em tempo real, quase em tempo real ou em lote, o ADPB torna fácil atendê-los.
5. Mapeamento semântico alimentado por IA: Os campos de dados em origens e destinos são mapeados automaticamente, mantendo a precisão e reduzindo a necessidade de entrada manual.

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