Serverless ETL and Analytics with AWS Glue : Your comprehensive reference guide to learning about AWS Glue and its features
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2022
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006
Etat: Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Build efficient data lakes that can scale to virtually unlimited size using AWS GlueKey Features:Learn to work with AWS Glue to overcome typical implementation challenges in data lakesCreate and manage serverless ETL pipelines that can scale to manage big dataWritten by AWS Glue community members, this practical guide shows you how to implement AWS Glue in no timeBook Description:Organizations these days have gravitated toward services such as AWS Glue that undertake undifferentiated heavy lifting and provide serverless Spark, enabling you to create and manage data lakes in a serverless fashion. This guide shows you how AWS Glue can be used to solve real-world problems along with helping you learn about data processing, data integration, and building data lakes.Beginning with AWS Glue basics, this book teaches you how to perform various aspects of data analysis such as ad hoc queries, data visualization, and real-time analysis using this service. It also provides a walk-through of CI/CD for AWS Glue and how to shift left on quality using automated regression tests. You'll find out how data security aspects such as access control, encryption, auditing, and networking are implemented, as well as getting to grips with useful techniques such as picking the right file format, compression, partitioning, and bucketing. As you advance, you'll discover AWS Glue features such as crawlers, Lake Formation, governed tables, lineage, DataBrew, Glue Studio, and custom connectors. The concluding chapters help you to understand various performance tuning, troubleshooting, and monitoring options.By the end of this AWS book, you'll be able to create, manage, troubleshoot, and deploy ETL pipelines using AWS Glue.What You Will Learn:Apply various AWS Glue features to manage and create data lakesUse Glue DataBrew and Glue Studio for data preparationOptimize data layout in cloud storage to accelerate analytics workloadsManage metadata including database, table, and schema definitionsSecure your data during access control, encryption, auditing, and networkingMonitor AWS Glue jobs to detect delays and loss of dataIntegrate Spark ML and SageMaker with AWS Glue to create machine learning modelsWho this book is for:This book is for ETL developers, data engineers, and data analysts who want to understand how AWS Glue can help you solve your business problems. Basic knowledge of AWS data services is assumed.…
N° de réf. du vendeur 9781800564985
- Titre
- Serverless ETL and Analytics with AWS Glue : Your comprehensive reference guide to learning about AWS Glue and its features
- Auteur
- Subramanya Vajiraya
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2022
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1800564988
- ISBN à 13 chiffres
- 9781800564985
- Poids de l'article
- 805 grammes
- Dimensions
- 235x191x23 mm
Build efficient data lakes that can scale to virtually unlimited size using AWS Glue
Key Features
- Learn to work with AWS Glue to overcome typical implementation challenges in data lakes
- Create and manage serverless ETL pipelines that can scale to manage big data
- Written by AWS Glue community members, this practical guide shows you how to implement AWS Glue in no time
Book Description
Organizations these days have gravitated toward services such as AWS Glue that undertake undifferentiated heavy lifting and provide serverless Spark, enabling you to create and manage data lakes in a serverless fashion. This guide shows you how AWS Glue can be used to solve real-world problems along with helping you learn about data processing, data integration, and building data lakes.
Beginning with AWS Glue basics, this book teaches you how to perform various aspects of data analysis such as ad hoc queries, data visualization, and real-time analysis using this service. It also provides a walk-through of CI/CD for AWS Glue and how to shift left on quality using automated regression tests. You'll find out how data security aspects such as access control, encryption, auditing, and networking are implemented, as well as getting to grips with useful techniques such as picking the right file format, compression, partitioning, and bucketing. As you advance, you'll discover AWS Glue features such as crawlers, Lake Formation, governed tables, lineage, DataBrew, Glue Studio, and custom connectors. The concluding chapters help you to understand various performance tuning, troubleshooting, and monitoring options.
By the end of this AWS book, you'll be able to create, manage, troubleshoot, and deploy ETL pipelines using AWS Glue.
What you will learn
- Apply various AWS Glue features to manage and create data lakes
- Use Glue DataBrew and Glue Studio for data preparation
- Optimize data layout in cloud storage to accelerate analytics workloads
- Manage metadata including database, table, and schema definitions
- Secure your data during access control, encryption, auditing, and networking
- Monitor AWS Glue jobs to detect delays and loss of data
- Integrate Spark ML and SageMaker with AWS Glue to create machine learning models
Who this book is for
This book is for ETL developers, data engineers, and data analysts who want to understand how AWS Glue can help you solve your business problems. Basic knowledge of AWS data services is assumed.
Table of Contents
- Data Management – Introduction and Concepts
- Introduction to Important AWS Glue Features
- Data Ingestion
- Data Preparation
- Designing Data Layouts
- Data Management
- Metadata Management
- Data Security
- Data Sharing
- Data Pipeline Management
- Monitoring
- Tuning, Debugging, and Troubleshooting
- Data Analysis
- Machine Learning Integration
- Architecting Data Lakes for Real-World Scenarios and Edge Cases
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Vishal Pathak is a Data Lab Solutions Architect at AWS. Vishal works with customers on their use cases, architects solutions to solve their business problems, and helps them build scalable prototypes. Prior to his journey in AWS, Vishal helped customers implement business intelligence, data warehouse, and data lake projects in the US and Australia.
Subramanya Vajiraya is a Big data Cloud Engineer at AWS Sydney specializing in AWS Glue. He obtained his Bachelor of Engineering degree specializing in Information Science & Engineering from NMAM Institute of Technology, Nitte, KA, India (Visvesvaraya Technological University, Belgaum) in 2015 and obtained his Master of Information Technology degree specialized in Internetworking from the University of New South Wales, Sydney, Australia in 2017. He is passionate about helping customers solve challenging technical issues related to their ETL workload and implementing scalable data integration and analytics pipelines on AWS.
Noritaka Sekiyama is a Senior Big Data Architect on the AWS Glue and AWS Lake Formation team. He has 11 years of experience working in the software industry. Based in Tokyo, Japan, he is responsible for implementing software artifacts, building libraries, troubleshooting complex issues and helping guide customer architectures.
Tomohiro Tanaka is a senior cloud support engineer at AWS. He works to help customers solve their issues and build data lakes across AWS Glue, AWS IoT, and big data technologies such Apache Spark, Hadoop, and Iceberg.
Albert Quiroga works as a senior solutions architect at Amazon, where he is helping to design and architect one of the largest data lakes in the world. Prior to that, he spent four years working at AWS, where he specialized in big data technologies such as EMR and Athena, and where he became an expert on AWS Glue. Albert has worked with several Fortune 500 companies on some of the largest data lakes in the world and has helped to launch and develop features for several AWS services.
Ishan Gaur has more than 13 years of IT experience in soft ware development and data engineering, building distributed systems and highly scalable ETL pipelines using Apache Spark, Scala, and various ETL tools such as Ab Initio and Datastage. He currently works at AWS as a senior big data cloud engineer and is an SME of AWS Glue. He is responsible for helping customers to build out large, scalable distributed systems and implement them in AWS cloud environments using various big data services, including EMR, Glue, and Athena, as well as other technologies, such as Apache Spark, Hadoop, and Hive.
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§ 4 Garantie
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§ 5 Choix de la loi, lieu d’exécution, for
- Le droit allemand s’applique. Dans le cas des consommateurs, ce choix de loi ne s’applique que dans la mesure où il ne retire pas la protection offerte par les dispositions impératives de la loi de l’État de résidence habituelle du consommateur (principe de faveur).
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- Responsabilité légale pour les défauts
La responsabilité pour les défauts est régie par la disposition « Garantie » de nos Conditions Générales (Partie I).
dernière mise à jour : 07/12/2017
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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dernière mise à jour : 25/04/2018