aws-experiments-data-ingestion-and-analytics:通过Amazon Kinesis Firehose和Kinesis Data Analytics提取出价请求。 Amazon S3的数据湖存储。 使用Amazon QuickSight和CloudWatch恢复原状。 :chart_decreasing:

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文件名称：aws-experiments-data-ingestion-and-analytics:通过Amazon Kinesis Firehose和Kinesis Data Analytics提取出价请求。 Amazon S3的数据湖存储。 使用Amazon QuickSight和CloudWatch恢复原状。 :chart_decreasing:
文件大小：4.54MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-17 08:56:52
aws aws-lambda aws-s3 aws-cloudwatch aws-kinesis-firehose 适用于出价请求的AWS无服务器Data Lake 该实验模拟了将出价请求的数据吸收到部署在AWS上的无服务器数据湖和数据分析管道的过程。 结果，您将获得一个实时仪表板和一个BI工具来分析您的出价请求流。 实时仪表板概述。 使用中的服务： 用于数据提取， 用于数据增强， 用于数据存储， 用于发布近实时度量， 用于数据可视化， 用于近实时数据可视化， 用于模拟出价请求的 。 本实验的来自于2014年发布的。 如果您好奇或想进一步推广Criteo数据集，可以参考其2015年和相关。 只要有可能，此实验就会利用部署所需的基础架构。 表中的内容 架构概述 先决条件 实验部署 下载必要的数据 生成CDK应用程序 部署堆栈并上传数据 部署Amazon QuickSight 准备清单文件 报名 创建数据集 探索演示 启动实验 启动制作人 启动Kinesis Data Analyt

【文件预览】：
aws-experiments-data-ingestion-and-analytics-master
----producer-stoper()
--------stop_task.py(363B)
----package.json(991B)
----data()
--------referential.tsv(39B)
--------.gitignore(90B)
----resources()
--------architecture-enhancement.xml(2KB)
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--------quicksight-finishDataSetCreation.png(283KB)
--------lambda-environmentVariables.png(24KB)
--------ecs-clusterDetails.png(204KB)
--------firehose-s3destination.png(30KB)
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--------architecture-visualization.xml(2KB)
--------ecs-runningTask.png(271KB)
--------architecture-enhancement.png(44KB)
--------architecture-producer.xml(2KB)
--------architecture-producer.png(34KB)
--------architecture-ingestion.xml(2KB)
--------cloudWatch-dashboard.gif(2.04MB)
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--------architecture-visualization.png(53KB)
--------quicksight-importComplete.png(286KB)
--------lambda.png(247KB)
--------architecture.xml(3KB)
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--------architecture.png(67KB)
--------firehose-monitoring.png(157KB)
--------analytics-lambda.png(269KB)
----package-lock.json(95KB)
----visualization()
--------manifest.json(308B)
----enhancement-metrics()
--------main.py(2KB)
----.npmignore(65B)
----tsconfig.json(586B)
----cdk.json(54B)
----producer()
--------main.py(1KB)
--------Dockerfile(391B)
--------requirements.txt(15B)
--------Makefile(344B)
----.gitignore(77B)
----enhancement()
--------enhancement.sql(700B)
----README.md(38KB)
----cdk()
--------bin()
--------lib()
----producer-launcher()
--------run_task.py(779B)