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10/06 2021
在資料源設定完成後,接下來介紹如何繪製圖表,以資料源是每個 User 購買數量為例,來建立圖表看哪些商品的購買量最多。從建立 QuickSight 的 Filter及自建欄位,自訂自己的運算式,創建符合自己需求的圖表。
09/29 2021
QuickSight 是 AWS 的 BI工具 ,在設定完相關的環境參數後,可以開始設定 Redshift 的連接。一樣先到 QuickSight 的主頁,點選 New analysis,繼續進行QuickSight連接 Redshift的設定。
09/22 2021
QuickSight 是 AWS 的 BI工具 ,QuickSight 可以非常方便且簡單的串接 AWS 的資料庫或 S3,在 QuickSight 中可以 Join 多張 Table 或是多個資料源並進行視覺化分析產出視覺化的圖表,透過 UI 的方式可以更快速的進行分析。
09/15 2021
透過 Glue Job 將 S3 資料儲存到 Redshift之後,接下來我們要來測試是否可以每天進行 Redshift 的資料更新,並且不會產生重複的資料,修改完 ETL Job 的 Script 後就可以直接執行此 Job。
09/08 2021
之前在 Glue 上進行資料存取時都是使用 S3 ,而今天我們要透過 Glue Job 將 S3 資料儲存到 Redshift。這次是使用 Day 17 的運算結果,每個 User 最喜歡的前五名商品清單,將它放到新的 S3 路徑下,並且將他切成三等份每一份大約 30 萬筆資料。
09/01 2021
Data Catalog 不只可以使用 S3 作為資料的存取點,也可以使用既有的資料庫作為資料的存取點,今天要來介紹如何將 Redshift 作為 Data Catalog 的資料存取點,讓 ETL 工具可以直接存取資料
08/25 2021
在介紹完 Amazon Redshift 後,我們直接來創建一個 Redshift。首先在創建 Redshift 前,需要先創建 cluster subnet group,其代表等等創建的 Redshift 要開在哪一個 VPC以及哪個 Subnet 上。
08/11 2021
在介紹 Data Catalog 連接 Redshift 之前,我們先介紹 Redshift 這個資料庫。Redshift 在 AWS 上的定位是 Data Warehouse 也就是資料倉儲,而 Data Warehouse 與一般的資料庫有什麼不同呢?馬上來看詳細說明。
02/01 2021
AWS 上有需多數據處理與分析的服務,常見的有 Glue、Athena、Redshift 等,我們將介紹如何在 AWS 上進行數據處理與分析,並解說如何使用 AWS Service,以及使用中常見問題的解決方法,最後會有實作範例提供參考,降低大家在 AWS 數據處理與分析的門檻。