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网站内容与模板设计,惠州网页建站模板,安徽省最新消息,去哪里做网站安全等级保护级别一、引言 在当今瞬息万变的商业环境中#xff0c;数据已成为企业不可或缺的核心资产。面对海量数据#xff0c;如何高效提取有价值的信息、支撑敏捷决策#xff0c;成为企业必须应对的关键课题。 传统数据处理方式#xff0c;如ETL#xff08;提取、转换、加载#xff…一、引言在当今瞬息万变的商业环境中数据已成为企业不可或缺的核心资产。面对海量数据如何高效提取有价值的信息、支撑敏捷决策成为企业必须应对的关键课题。传统数据处理方式如ETL提取、转换、加载在数据量激增和业务需求快速迭代的双重压力下逐渐显露出响应迟缓、灵活性不足等局限。在这样的背景下“现代数据栈”Modern Data Stack理念逐渐兴起。它倡导采用ELT提取、加载、转换模式先将原始数据完整加载至数据仓库或数据湖再根据具体需求在目标环境中进行转换。这种方式不仅有效控制了数据处理成本还能灵活应对大规模数据的即时分析需求特别适合为数据湖仓构建高效、可扩展的数据管道。本文将聚焦结合Amazon Redshift、Amazon MWAAManaged Workflows for Apache Airflow以及当前备受青睐的开源工具dbtdata build tool与Cosmos从核心概念入手解析各组件的协同工作机制并通过一个完整实践案例逐步演示如何从零搭建并部署这套现代数据栈解决方案。二、核心技术概览与环境准备构建现代数据栈离不开强大且灵活的技术组件支持。本方案选择了亚马逊云科技生态系统中一系列领先的数据服务它们各自承担着关键角色共同构成了方案的技术基石。2.1 Amazon RedshiftAmazon Redshift是亚马逊云科技https://aws.amazon.com/cn/free?trk03ab2aa5-6002-4cf4-b49a-9310fb164960sc_channelsm提供的完全托管的云数据仓库服务专为处理大规模数据而设计。凭借其卓越的性能、灵活的可扩展性以及卓越的成本效益Amazon Redshift已成为现代数据栈中数据存储和分析的核心组件。Redshift 采用列式存储架构和大规模并行处理MPP技术能够大幅提升分析查询的效率。此外其存算分离的特性使得存储和计算资源可以各自独立扩展进一步优化了资源利用率。2.2 dbtdbtdata build tool是一个开源工具它将软件工程的最佳实践引入到数据转换和建模领域。dbt允许数据分析师和工程师使用纯SQL专注于数据转换和建模而无需编写复杂的ETL代码。它通过引入版本控制、测试、文档生成和模块化等概念解决了数据模型维护、版本管理和团队协作的痛点。dbt的核心在于使用SQL SELECT语句来构建数据模型并将其**物化Materialize**为视图、表或增量表从而简化了数据团队的协作并提升了数据资产的质量和可维护性。2.3 Amazon MWAAAmazon MWAA是亚马逊云科技推出的完全托管服务专为简化 Apache Airflow 的部署及运维而设计。Apache Airflow 是一款经典的开源工具凭借其强大的数据管道编排和调度能力已经成为数据工程领域的得力助手。在 MWAA 的助力下用户可以轻松定义、调度和监控复杂的处理工作流还能利用 DAG有向无环图编程范式让数据流水线的逻辑结构更加直观清晰便于理解和维护。得益于 MWAA 的托管模式用户无需操心底层基础设施的维护大幅削减了运行 Airflow 的运维成本。这使得工程师们可以将宝贵的时间和精力从繁琐的基础设施管理中解放出来专注于数据管道本身的开发与优化工作。同时MWAA 提供了出色的可视化与监控功能让整个数据工作流的运行状态一目了然进一步提升了数据工作的透明度和可控性。2.4 CosmosCosmos是一个用于Airflow和dbt集成的框架它极大地简化了在Airflow中编排dbt任务的复杂性。通过CosmosAirflow能够自动识别dbt模型的血缘信息无需数据工程师再手工配置Airflow调度任务的依赖关系。这提高了数据工程师的工作效率降低了管理复杂性使得在Airflow中使用dbt变得更加简单和标准化。在本方案中MWAA和dbt通过Cosmos协同工作实现了数据处理流程的自动化编排和高效执行。2.5 环境准备在搭建现代数据栈的基础环境过程中我们首先需要创建Amazon Redshift Serverless这是数据存储和分析的核心。您需要配置工作组和命名空间以高效组织计算资源同时设置数据库凭证和网络确保安全连接。接下来我们需要安装 dbtData Build Tool在 Cloud9 环境中运行以下命令来安装 dbt Core 和 dbt Redshift 适配器暂时无法在飞书文档外展示此内容安装完成后您可以通过以下命令检查 dbt 的安装状态暂时无法在飞书文档外展示此内容此命令会显示 dbt 的版本、安装路径等信息确认安装无误后即可开始下一步配置。在安装 dbt 后我们需要创建一个 dbt 项目来定义数据模型和相关的配置代码。dbt 项目是数据建模的起点它允许您将数据转换逻辑组织为易于维护的模型。运行以下命令初始化一个 dbt 项目暂时无法在飞书文档外展示此内容完成 dbt 项目初始化后我们需要确保 dbt 能够与 Redshift Serverless 建立连接以便执行数据转换任务。font stylebackground-color:rgb(187,191,196);profiles.yml/font文件中存储了连接 Redshift 的参数文件路径为font stylebackground-color:rgb(187,191,196);~/.dbt/profiles.yml/font。您可以使用以下命令编辑font stylebackground-color:rgb(187,191,196);profiles.yml/font文件暂时无法在飞书文档外展示此内容编辑完成后运行以下命令测试 dbt 是否能够成功连接到 Redshift暂时无法在飞书文档外展示此内容font stylebackground-color:rgb(187,191,196);dbt debug/font命令会检查您的配置是否正确并尝试连接到 Redshift Serverless 端点。如果连接失败请检查font stylebackground-color:rgb(187,191,196);profiles.yml/font文件的内容是否完整并确保网络设置如安全组允许访问 Redshift。接下来我们需要搭建 MWAAManaged Workflows for Apache Airflow环境用于管理和调度数据处理任务。在开始之前需要先创建 S3 桶和 dags 文件夹并填入到 MWAA 环境信息中。此过程需要 20-30 分钟待创建完毕后进入 airflow UI。此时因为 S3 桶中 dags 目录下为空所以没有任何 DAG。为了实现代码的自动化部署我们需要构建一个 CI/CD 管道。创建 codecommit 存储仓库以 mwaa-repo 为例。创建 codepipeline构建管道首先添加源。以 codecommit 为源选择存储库与分支。通过以上步骤已完成现代数据栈的基础环境搭建为后续的数据处理和自动化调度奠定了基础。三、数据处理与工作流自动化在完成了现代数据栈的环境准备之后本章将探讨如何利用dbt在Amazon Redshift中进行数据处理和建模并最终通过MWAA实现整个数据处理工作流的自动化运行。3.1 数据处理在ELT模式中原始数据通常首先从各种源如业务系统、日志文件等抽取Extract并加载Load到数据湖或数据仓库中。在本方案中Amazon S3作为数据湖承载了原始数据。然后数据在数据仓库Amazon Redshift中进行转换Transform。为了演示数据处理过程我们将使用示例数据。这些数据首先存储在Amazon S3中然后通过Redshift的COPY命令高效地加载到Redshift数据仓库中。例如通过执行COPY public.users FROM s3://your-s3-bucket/path/to/users.csv IAM_ROLE arn:aws:iam::your-account-id:role/your-redshift-iam-role CSV;命令即可将S3中的数据导入Redshift。数据加载完成后可以通过简单的SQL查询验证数据是否已成功导入。3.2 dbt数据建模数据加载到Redshift后dbt将发挥其核心作用进行数据转换和建模。以下是dbt在数据建模中的关键步骤加载数据数据从源头加载到Redshift后dbt开始发挥作用。初步处理Staging层首先对原始数据进行清理、去重和初步加工为后续复杂业务逻辑的转换提供干净的数据基础。Staging层的模型通常是SQL的font stylebackground-color:rgb(187,191,196);SELECT/font语句直接引用原始表并进行简单处理。物化策略dbt提供了多种物化选项如font stylebackground-color:rgb(187,191,196);view/font、font stylebackground-color:rgb(187,191,196);table/font、font stylebackground-color:rgb(187,191,196);incremental/font、font stylebackground-color:rgb(187,191,196);ephemeral/font等可以选择适合的策略来决定数据如何存储和更新。在Staging层通常将物化配置为font stylebackground-color:rgb(187,191,196);table/font以确保处理后的数据以物理表形式存在。文件组织通过创建staging模型文件夹并在其中编写SQL文件如font stylebackground-color:rgb(187,191,196);staging_category.sql/font来实现数据转换。同时需要定义一个font stylebackground-color:rgb(187,191,196);schema.yml/font文件来描述数据源。运行font stylebackground-color:rgb(187,191,196);dbt run --models staging/font命令后Redshift中会新增一个font stylebackground-color:rgb(187,191,196);dbt_staging/font模式包含物化后的表。构建复杂模型在Staging层的基础上可以构建更复杂的业务模型如计算季度财务数据等。使用font stylebackground-color:rgb(187,191,196);ref/font机制引用Staging层的表避免重复编写SQL逻辑。例如font stylebackground-color:rgb(187,191,196);yw_total_sales_by_event.sql/font可以引用Staging层的数据进一步实现业务逻辑。3.3 文档生成与数据血缘dbt不仅能够进行数据转换还提供了强大的文档生成功能包括数据血缘图通过执行dbt docs generate命令生成文档并使用dbt docs serve启动本地Web服务即可查看详细的模型信息。打开右上角 pop out 一个新的窗口查看文档细节。借助 dbt document我们可以看到文档含字段和血缘了。包括 project 下建立的模型数据库详情SQL 代码以及编译后的代码。具有非常好的可读性助力团队内外不同人员去了解数据开发的情况。通过 dbt 文档可以看到表级别血缘图满足客户对数据分析中血缘关系的需求。3.4 工作流编排与自动化运行MWAA作为托管式Apache Airflow环境负责将dbt数据处理任务集成到自动化工作流中实现定时调度和监控。首先需要将整个dbt项目和Airflow DAG文件如dbt_dags.py复制到MWAA环境关联的S3桶中的dags文件夹下。然后将这些文件推送到Amazon CodeCommit存储库之前配置的CodePipeline将自动触发并将更新后的文件同步到MWAA的S3桶。一旦文件同步完成MWAA将自动发现新的DAG文件。登录MWAA的Airflow UI即可看到名为dbt_dag的DAG。用户可以在Airflow UI中手动触发dbt_dag的运行或等待其按计划自动执行。工作流运行成功后dbt任务将在Amazon Redshift中执行数据转换和物化操作。通过登录Redshift Query Editor v2检查之前定义的视图和表是否已更新并且数据是否已成功生成即可验证整个数据处理工作流已成功自动化运行。亚马逊云科技现提供免费套餐服务登录亚马逊官网即可获得Amazon Deadline Cloud 等众多亚马逊云科技产品和服务的免费实践体验注册即可获得 100 美元的服务抵扣金。为避免产生不必要的费用在实验结束后请务必清理在亚马逊云科技账户中创建的所有资源。四、未来展望现代数据栈的演进永无止境基于Amazon Redshift、dbt和MWAA的方案为企业构建了一个坚实的数据基础。未来我们可以预见以下几个主要发展方向更深度的自动化与智能化、实时数据处理能力的增强、多云与混合云集成、数据治理与安全合规的强化以及自助式数据分析的普及。亚马逊云科技作为领先的云服务提供商将持续创新其数据和分析服务为现代数据栈的演进提供强大的技术支撑。我们期待这些技术能够帮助企业更好地驾驭数据在数字化转型的浪潮中取得更大的成功。以上就是本文的全部内容啦。最后提醒一下各位工友如果后续不再使用相关服务别忘了在控制台关闭避免超出免费额度产生费用