इस पोस्ट में, हम जानेंगे कि इसका उपयोग कैसे करें एडब्ल्यूएस गोंद डेटा एकीकरण को सुव्यवस्थित करने और आपके डेटा की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए टेराडेटा वैंटेज के लिए देशी कनेक्टर।
व्यवसाय अक्सर भरोसा करते हैं अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) लागत प्रभावी और सुरक्षित तरीके से विभिन्न डेटा स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने के लिए। डेटा विश्लेषण के लिए टेराडेटा का उपयोग करने वालों के लिए, टेराडेटा वैंटेज के लिए एडब्ल्यूएस ग्लू नेटिव कनेक्टर के माध्यम से एकीकरण नई संभावनाओं को खोलता है। AWS ग्लू डेटा प्रबंधन के लचीलेपन और दक्षता को बढ़ाता है, जिससे कंपनियों को टेराडाटा की विश्लेषणात्मक क्षमताओं के साथ अपने डेटा को, उसके स्थान की परवाह किए बिना, निर्बाध रूप से एकीकृत करने की अनुमति मिलती है। यह नया कनेक्टर कॉन्फ़िगरेशन, सुरक्षा और प्रबंधन से संबंधित तकनीकी बाधाओं को दूर करता है, जिससे कंपनियों को अपने डेटासेट को टेराडेटा वैंटेज में आसानी से निर्यात या आयात करने में सक्षम बनाता है। परिणामस्वरूप, व्यवसाय डेटा एकीकरण की जटिलताओं से निपटने के बजाय, अपने डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
AWS ग्लू एक सर्वर रहित डेटा एकीकरण सेवा है जो एनालिटिक्स उपयोगकर्ताओं के लिए एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग (एमएल) और एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए कई स्रोतों से डेटा को खोजना, तैयार करना, स्थानांतरित करना और एकीकृत करना आसान बनाती है। AWS ग्लू के साथ, आप 100 से अधिक विविध डेटा स्रोतों को खोज और कनेक्ट कर सकते हैं और एक केंद्रीकृत डेटा कैटलॉग में अपने डेटा को प्रबंधित कर सकते हैं। आप अपने डेटा लेक में डेटा लोड करने के लिए एक्सट्रेक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ईटीएल) पाइपलाइनों को दृश्य रूप से बना, चला और मॉनिटर कर सकते हैं।
तेरदता निगम एंटरप्राइज़ एनालिटिक्स के लिए एक अग्रणी कनेक्टेड मल्टी-क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म है, जो कंपनियों को एक उद्यम में बड़े पैमाने पर अपने सभी डेटा का उपयोग करने में मदद करने पर केंद्रित है। एक के रूप में AWS डेटा और एनालिटिक्स योग्यता पार्टनर, टेराडेटा मशीन लर्निंग सहित एक संपूर्ण क्लाउड एनालिटिक्स और डेटा प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है।
टेराडेटा वैंटेज के लिए AWS ग्लू नेटिव कनेक्टर का परिचय
AWS ग्लू टेराडेटा के लिए समर्थन प्रदान करता है, जिसे AWS ग्लू स्टूडियो और AWS ग्लू ETL स्क्रिप्ट दोनों के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है। एडब्ल्यूएस ग्लू स्टूडियो के साथ, आप एक विज़ुअल इंटरफ़ेस से लाभान्वित होते हैं जो टेराडाटा से जुड़ने और एडब्ल्यूएस ग्लू ईटीएल नौकरियों को लिखने, चलाने और मॉनिटर करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है। डेटा डेवलपर्स के लिए, यह समर्थन AWS ग्लू ईटीएल स्क्रिप्ट तक फैला हुआ है, जहां आप अधिक विशिष्ट डेटा एकीकरण और परिवर्तन कार्यों को बनाने और प्रबंधित करने के लिए पायथन या स्काला का उपयोग कर सकते हैं।
टेराडेटा वैंटेज के लिए एडब्ल्यूएस ग्लू नेटिव कनेक्टर आपको किसी भी कनेक्टर लाइब्रेरी को स्थापित या प्रबंधित करने की आवश्यकता के बिना टेराडेटा से डेटा को कुशलतापूर्वक पढ़ने और लिखने की अनुमति देता है। आप AWS ग्लू स्टूडियो के नो-कोड, ड्रैग-एंड-ड्रॉप विज़ुअल इंटरफ़ेस के भीतर टेराडेटा को स्रोत और लक्ष्य दोनों के रूप में जोड़ सकते हैं या AWS ग्लू ETL स्क्रिप्ट जॉब में सीधे कनेक्टर का उपयोग कर सकते हैं।
समाधान अवलोकन
इस उदाहरण में, आप Amazon S3 पर संग्रहीत डेटा को टेराडेटा वैंटेज पर समृद्ध और अपलोड करने के लिए AWS ग्लू स्टूडियो का उपयोग करते हैं। आप इवेंट और वेन्यू फ़ाइलों को जोड़कर प्रारंभ करें टिकट डेटासेट इसके बाद, आप परिणामों को एक भौगोलिक क्षेत्र में फ़िल्टर करते हैं। अंत में, आप परिष्कृत डेटा को टेराडेटा वैंटेज पर अपलोड करते हैं।
TICKIT डेटासेट काल्पनिक TICKIT वेबसाइट के लिए बिक्री गतिविधि को ट्रैक करता है, जहां उपयोगकर्ता खेल आयोजनों, शो और संगीत कार्यक्रमों के लिए ऑनलाइन टिकट खरीदते और बेचते हैं। इस डेटासेट में, विश्लेषक समय के साथ टिकटों की आवाजाही, विक्रेताओं के लिए सफलता दर और सबसे अधिक बिकने वाले आयोजनों, स्थानों और सीज़न की पहचान कर सकते हैं।
इस उदाहरण के लिए, आप विज़ुअल ETL पाइपलाइन विकसित करने के लिए AWS ग्लू स्टूडियो का उपयोग करते हैं। यह पाइपलाइन अमेज़ॅन S3 से डेटा पढ़ेगी, परिवर्तन करेगी, और फिर रूपांतरित डेटा को टेराडेटा में लोड करेगी। निम्नलिखित चित्र इस वास्तुकला को दर्शाता है।
इस पोस्ट के अंत तक, आपका विज़ुअल ईटीएल कार्य निम्नलिखित स्क्रीनशॉट जैसा होगा।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस उदाहरण के लिए, आपके पास AWS से नेटवर्क रीचैबिलिटी और टेबल बनाने और डेटा लोड करने और क्वेरी करने की अनुमति के साथ मौजूदा टेराडेटा डेटाबेस एंडपॉइंट तक पहुंच होनी चाहिए।
डेटा को पढ़ने या लिखने के लिए AWS ग्लू को टेराडाटा तक नेटवर्क एक्सेस की आवश्यकता होती है। इसे कैसे कॉन्फ़िगर किया गया है यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपका टेराडेटा कहां तैनात है और विशिष्ट नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन क्या है। AWS पर तैनात टेराडेटा के लिए, आपको कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता हो सकती है वीपीसी पियरिंग or एडब्ल्यूएस प्राइवेटलिंक, सुरक्षा समूह, और नेटवर्क एक्सेस कंट्रोल सूचियाँ (NACLs) AWS ग्लू को टेराडेटा ओवरट टीसीपी के साथ संचार करने की अनुमति देती हैं। यदि टेराडेटा AWS से बाहर है, तो नेटवर्किंग सेवाएँ जैसे एडब्ल्यूएस साइट-इन-साइट वीपीएन or एडब्ल्यूएस डायरेक्ट कनेक्ट शायद जरूरत पड़े। सुरक्षा जोखिमों के कारण सार्वजनिक इंटरनेट का उपयोग अनुशंसित नहीं है। यदि आप सार्वजनिक पहुंच चुनते हैं, तो AWS ग्लू कार्य को VPC में चलाना अधिक सुरक्षित है NAT प्रवेश द्वार. यह दृष्टिकोण आपको अपने नेटवर्क फ़ायरवॉल पर आने वाले ट्रैफ़िक के लिए केवल एक आईपी पते को सूचीबद्ध करने की अनुमति देने में सक्षम बनाता है। अधिक जानकारी के लिए देखें AWS ग्लू में बुनियादी ढाँचा सुरक्षा.
अमेज़न S3 सेट करें
Amazon S3 में प्रत्येक वस्तु को एक बाल्टी में संग्रहित किया जाता है। इससे पहले कि आप Amazon S3 में डेटा स्टोर कर सकें, आपको यह करना होगा एक S3 बाल्टी बनाएँ परिणामों को संग्रहीत करने के लिए. निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- अमेज़न S3 कंसोल पर, चुनें बाल्टी नेविगेशन फलक में
- चुनें बाल्टी बनाएँ.
- के लिए नाम, अपनी बकेट के लिए विश्व स्तर पर अद्वितीय नाम दर्ज करें; उदाहरण के लिए, टिकट8530923।
- चुनें बाल्टी बनाएँ.
- डाउनलोड टिकट डेटासेट बनाएं और इसे अनज़िप करें।
- अपने S3 बकेट में फ़ोल्डर टिकट बनाएं और allevents_pipe.txt औरvenue_pipe.txt फ़ाइलें अपलोड करें।
टेराडेटा कनेक्शन कॉन्फ़िगर करें
AWS ग्लू से टेराडेटा से कनेक्ट करने के लिए, देखें टेराडेटा कनेक्शन कॉन्फ़िगर करना.
आपको अपना टेराडाटा क्रेडेंशियल बनाना और संग्रहीत करना होगा AWS राज प्रबंधक रहस्य और फिर उस रहस्य को टेराडेटा AWS ग्लू कनेक्शन के साथ संबद्ध करें। हम इस पोस्ट में बाद में इन दो चरणों पर अधिक विस्तार से चर्चा करेंगे।
AWS ग्लू ETL कार्य के लिए एक IAM भूमिका बनाएँ
जब आप AWS ग्लू ETL जॉब बनाते हैं, तो आप एक निर्दिष्ट करते हैं AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) नौकरी के उपयोग के लिए भूमिका। भूमिका को कार्य द्वारा उपयोग किए जाने वाले सभी संसाधनों तक पहुंच प्रदान करनी चाहिए, जिसमें अमेज़ॅन एस3 (किसी भी स्रोत, लक्ष्य, स्क्रिप्ट, ड्राइवर फ़ाइलें और अस्थायी निर्देशिकाओं के लिए) और सीक्रेट मैनेजर शामिल हैं। निर्देशों के लिए देखें अपने ETL कार्य के लिए IAM भूमिका कॉन्फ़िगर करें.
टेराडेटा में तालिका बनाएं
अपने पसंदीदा डेटाबेस टूल का उपयोग करके, टेराडेटा में लॉग इन करें। टेराडाटा में तालिका बनाने के लिए निम्नलिखित कोड चलाएँ जहाँ आप अपना डेटा लोड करेंगे:
टेराडेटा लॉगिन क्रेडेंशियल संग्रहीत करें
An AWS गोंद कनेक्शन एक डेटा कैटलॉग ऑब्जेक्ट है जो लॉगिन क्रेडेंशियल, यूआरआई स्ट्रिंग्स और बहुत कुछ संग्रहीत करता है। टेराडेटा कनेक्टर को टेराडेटा उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड को संग्रहीत करने के लिए सीक्रेट मैनेजर की आवश्यकता होती है जिसका उपयोग आप टेराडेटा से कनेक्ट करने के लिए करते हैं।
सीक्रेट मैनेजर में टेराडेटा उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड संग्रहीत करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- गोपनीयता प्रबंधक कंसोल पर, चुनें राज नेविगेशन फलक में
- चुनें एक नया रहस्य संग्रहित करें.
- चुनते हैं अन्य प्रकार का रहस्य.
- कुंजी/मान उपयोगकर्ता दर्ज करें और
teradata_user
, उसके बाद चुनो लाइन जोड़ो. - कुंजी/मान पासवर्ड दर्ज करें और
teradata_user_password
, उसके बाद चुनो अगला.
- के लिए गुप्त नाम, एक वर्णनात्मक नाम दर्ज करें, फिर चुनें अगला.
- चुनें अगला समीक्षा चरण पर जाने के लिए, फिर चुनें दुकान.
AWS ग्लू में टेराडेटा कनेक्शन बनाएं
अब आप टेराडेटा के लिए AWS ग्लू कनेक्शन बनाने के लिए तैयार हैं। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- एडब्ल्यूएस गोंद कंसोल पर, चुनें कनेक्शन के अंतर्गत डेटा कैटलॉग नेविगेशन फलक में
- चुनें कनेक्शन बनाएं.
- के लिए नाम, एक नाम दर्ज करें (उदाहरण के लिए,
teradata_connection
). - के लिए संबंध प्रकारचुनें Teradata.
- के लिए टेराडाटा यूआरएल, दर्ज
jdbc:teradata://url_of_teradata/database=name_of_your_database
. - के लिए एडब्ल्यूएस गुप्त, अपने टेराडाटा क्रेडेंशियल्स के साथ वह रहस्य चुनें जो आपने पहले बनाया था।
डेटा को टेराडेटा में बदलने और लोड करने के लिए AWS ग्लू विज़ुअल ETL जॉब बनाएं
अपना AWS ग्लू ETL जॉब बनाने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- AWS गोंद कंसोल पर, के तहत ईटीएल नौकरियां नेविगेशन फलक में, चुनें विजुअल ईटीएल.
- चुनें विजुअल ईटीएल.
- अपनी नौकरी के लिए नाम दर्ज करने के लिए पेंसिल आइकन चुनें।
हम जोड़ते हैं venue_pipe.txt
हमारे पहले डेटासेट के रूप में।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें अमेज़न S3 पर सूत्रों का कहना है टैब.
- निम्नलिखित डेटा स्रोत गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, स्थान दर्ज करें।
- के लिए S3 स्रोत प्रकार, चुनते हैं S3 स्थान.
- के लिए एस3 यूआरएल, S3 पथ दर्ज करें
venue_pipe.txt
. - के लिए डेटा स्वरूप, चुनें CSV.
- के लिए सीमान्तक, चुनें पाइप.
- अचयनित स्रोत फ़ाइल की पहली पंक्ति में कॉलम हेडर हैं.
अब हम जोड़ते हैं allevents_pipe.txt
हमारे दूसरे डेटासेट के रूप में।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें अमेज़न S3 पर सूत्रों का कहना है टैब.
- निम्नलिखित डेटा स्रोत गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, इवेंट दर्ज करें।
- के लिए S3 स्रोत प्रकार, चुनते हैं S3 स्थान.
- के लिए एस3 यूआरएल, S3 पथ दर्ज करें
allevents_pipe.txt
. - के लिए डेटा स्वरूप, चुनें CSV.
- के लिए सीमान्तक, चुनें पाइप.
- अचयनित स्रोत फ़ाइल की पहली पंक्ति में कॉलम हेडर हैं.
इसके बाद, हम वेन्यू डेटासेट के कॉलम का नाम बदलते हैं।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें स्कीमा बदलें पर रूपांतरण टैब.
- निम्नलिखित परिवर्तन गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, स्थान का नाम बदलें डेटा दर्ज करें।
- के लिए नोड माता-पिता, स्थान चुनें।
- में स्कीमा बदलें अनुभाग, स्रोत कुंजियों को लक्ष्य कुंजियों पर मैप करें:
- col0:
venueid
- col1:
venuename
- col2:
venuecity
- col3:
venuestate
- col4:
venueseats
- col0:
अब हम वेन्यू डेटासेट को एक विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्र में फ़िल्टर करते हैं।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें फ़िल्टर पर रूपांतरण टैब.
- निम्नलिखित परिवर्तन गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, स्थान फ़िल्टर दर्ज करें।
- के लिए नोड माता-पिता, स्थान चुनें।
- के लिए फ़िल्टर स्थिति, चुनें
venuestate
एसटी कुंजी, चुनें मैच एसटी आपरेशन, और इसके लिए DC दर्ज करें वैल्यू .
अब हम इवेंट डेटासेट में कॉलम का नाम बदलते हैं।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें स्कीमा बदलें पर रूपांतरण टैब.
- निम्नलिखित परिवर्तन गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, इवेंट डेटा का नाम बदलें दर्ज करें।
- के लिए नोड माता-पिता, इवेंट चुनें।
- में स्कीमा बदलें अनुभाग, स्रोत कुंजियों को लक्ष्य कुंजियों पर मैप करें:
- col0:
eventid
- col1:
e_venueid
- col2:
catid
- col3:
dateid
- col4:
eventname
- col5:
starttime
- col0:
इसके बाद, हम वेन्यू और इवेंट डेटासेट से जुड़ते हैं।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें जुडें पर रूपांतरण टैब.
- निम्नलिखित परिवर्तन गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, सम्मिलित हों दर्ज करें।
- के लिए नोड माता-पिता, स्थान फ़िल्टर चुनें और ईवेंट डेटा का नाम बदलें।
- के लिए सम्मिलित प्रकारचुनें आंतरिक रूप से जुड़ा.
- के लिए शामिल होने की शर्तें, चुनें
venueid
एसटी स्थान फ़िल्टर औरe_venueid
एसटी इवेंट डेटा का नाम बदलें.
अब हम डुप्लिकेट कॉलम को हटा देते हैं।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें स्कीमा बदलें पर रूपांतरण टैब.
- निम्नलिखित परिवर्तन गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, ड्रॉप कॉलम दर्ज करें।
- के लिए नोड माता-पिता, शामिल हों चुनें।
- में स्कीमा बदलें अनुभाग चुनें बूंद एसटी
e_venueid
.
इसके बाद, हम डेटा को टेराडेटा तालिका में लोड करते हैं।
- चुनें नोड्स जोड़ें और चुनें Teradata पर लक्ष्य टैब.
- निम्नलिखित डेटा सिंक गुण दर्ज करें:
- के लिए नाम, टेराडेटा दर्ज करें।
- के लिए नोड माता-पिता, ड्रॉप कॉलम चुनें।
- के लिए टेराडेटा कनेक्शन, चुनें
teradata_connection
. - के लिए तालिका नाम, दर्ज
schema.tablename
आपके द्वारा टेराडाटा में बनाई गई तालिका का।
अंत में, हम कार्य चलाते हैं और डेटा को टेराडाटा में लोड करते हैं।
- चुनें सहेजें, उसके बाद चुनो रन.
एक बैनर प्रदर्शित करेगा कि काम शुरू हो गया है।
- चुनें रन, जो कार्य की स्थिति प्रदर्शित करता है।
रन स्थिति बदल जाएगी सफल हुए जब काम पूरा हो जाए.
- अपने टेराडेटा से कनेक्ट करें और फिर उस तालिका से क्वेरी करें जिसमें डेटा लोड किया गया था।
दो डेटासेट से फ़िल्टर किया गया और जुड़ा हुआ डेटा तालिका में होगा।
क्लीन अप
इस पोस्ट के हिस्से के रूप में बनाए गए संसाधनों के कारण होने वाले अतिरिक्त शुल्क से बचने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपने इस पोस्ट के लिए AWS खाते में बनाए गए आइटम हटा दिए हैं:
- टेराडेटा क्रेडेंशियल्स के लिए बनाई गई सीक्रेट मैनेजर कुंजी
- टेराडेटा वैंटेज के लिए AWS ग्लू नेटिव कनेक्टर
- डेटा S3 बकेट में लोड किया गया
- AWS ग्लू विज़ुअल ETL कार्य
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, आपने AWS ग्लू का उपयोग करके टेराडेटा से एक कनेक्शन बनाया और फिर डेटा को टेराडेटा में बदलने और लोड करने के लिए एक AWS ग्लू जॉब बनाया। टेराडेटा वैंटेज के लिए एडब्ल्यूएस ग्लू नेटिव कनेक्टर आपके डेटा को टेराडेटा के साथ एकीकृत करने के लिए एक सहज और कुशल मार्ग प्रदान करके आपकी डेटा एनालिटिक्स यात्रा को सशक्त बनाता है। एडब्ल्यूएस ग्लू में यह नई क्षमता न केवल आपके डेटा एकीकरण वर्कफ़्लो को सरल बनाती है बल्कि उन्नत एनालिटिक्स, बिजनेस इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग नवाचारों के लिए नए रास्ते भी खोलती है।
AWS टेराडाटा कनेक्टर के साथ, आपके पास डेटा एकीकरण कार्यों को सरल बनाने के लिए सबसे अच्छा टूल है। चाहे आप एनालिटिक्स, रिपोर्टिंग या व्यावसायिक अंतर्दृष्टि के लिए टेराडाटा में अमेज़ॅन एस 3 डेटा लोड करना चाह रहे हों, यह नया कनेक्टर प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है, जिससे यह अधिक सुलभ और लागत प्रभावी बन जाता है।
AWS ग्लू के साथ आरंभ करने के लिए, देखें AWS गोंद के साथ शुरुआत करना.
लेखक के बारे में
कामेन शारलैंडजीव एक सीनियर बिग डेटा और ईटीएल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट और एडब्ल्यूएस ग्लू विशेषज्ञ हैं। वह उन ग्राहकों के लिए जीवन आसान बनाने के मिशन पर हैं जो जटिल डेटा एकीकरण चुनौतियों का सामना कर रहे हैं। उसका गुप्त हथियार? पूरी तरह से प्रबंधित, कम-कोड वाली AWS सेवाएँ जो न्यूनतम प्रयास और बिना किसी कोडिंग के काम पूरा कर सकती हैं। नवीनतम AWS ग्लू समाचार से अपडेट रहने के लिए लिंक्डइन पर कामेन को फ़ॉलो करें!
शॉन बजरस्ट्रॉम अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में आईएसवी खातों में एक तकनीकी खाता प्रबंधक है, जहां वह एनालिटिक्स प्रौद्योगिकियों में विशेषज्ञता रखता है और ग्राहकों को उनकी एनालिटिक्स और क्लाउड यात्राओं पर समर्थन देने के लिए परामर्श देता है। शॉन व्यवसायों को नवाचार और विकास को आगे बढ़ाने के लिए डेटा की शक्ति का उपयोग करने में मदद करने को लेकर उत्साहित है। काम के अलावा, उन्हें दौड़ना पसंद है और उन्होंने कई मैराथन में भाग लिया है।
विनोद जयेन्द्र अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में आईएसवी खातों में एंटरप्राइज सपोर्ट लीड है, जहां वह ग्राहकों को उनकी वास्तुशिल्प, परिचालन और लागत-अनुकूलन चुनौतियों को हल करने में मदद करता है। सर्वर रहित प्रौद्योगिकियों पर विशेष ध्यान देने के साथ, वह ग्राहकों को शीर्ष स्तरीय समाधान बनाने में मदद करने के लिए एप्लिकेशन विकास में अपनी व्यापक पृष्ठभूमि का उपयोग करता है। काम के अलावा, उन्हें गुणवत्तापूर्ण पारिवारिक समय बिताने, बाइकिंग के रोमांच की शुरुआत करने और युवा खेल टीमों को कोचिंग देने में भी आनंद मिलता है।
डौग म्बाया एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग में फोकस के साथ एक सीनियर पार्टनर सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है। डौग AWS भागीदारों के साथ मिलकर काम करता है और उन्हें क्लाउड में AWS एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग समाधानों के साथ उनके समाधानों को एकीकृत करने में मदद करता है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/prepare-and-load-amazon-s3-data-into-teradata-using-aws-glue-through-its-native-connector-for-teradata-vantage/
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- विस्तार
- विकसित करना
- डेवलपर्स
- विकास
- प्रत्यक्ष
- सीधे
- निर्देशिकाओं
- अन्य वायरल पोस्ट से
- चर्चा करना
- डिस्प्ले
- प्रदर्शित करता है
- निपटान
- कई
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- प्रथम
- लचीलापन
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- मदद करता है
- उसके
- कैसे
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- सहित
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- नवोन्मेष
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- अंतर्दृष्टि
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- एकीकरण
- एकीकरण
- बुद्धि
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- इंटरनेट एक्सेस
- में
- पेचीदगियों
- IP
- आईपी एड्रेस
- वी है
- IT
- आइटम
- आईटी इस
- काम
- नौकरियां
- में शामिल होने
- में शामिल हो गए
- शामिल होने
- यात्रा
- यात्रा
- हर्ष
- जेपीजी
- रखना
- कुंजी
- Instagram पर
- झीलों
- बड़ा
- बाद में
- ताज़ा
- नेतृत्व
- प्रमुख
- सीख रहा हूँ
- पुस्तकालयों
- जीवन
- लाइन
- लिंक्डइन
- सूची
- सूचियाँ
- भार
- स्थान
- लॉग इन
- लॉग इन
- देख
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- बनाना
- बनाता है
- निर्माण
- प्रबंधन
- कामयाब
- प्रबंध
- प्रबंधक
- ढंग
- नक्शा
- मई..
- सार्थक
- हो सकता है
- कम से कम
- मिशन
- ML
- मॉनिटर
- निगरानी
- अधिक
- चाल
- आंदोलन
- विभिन्न
- चाहिए
- नाम
- देशी
- पथ प्रदर्शन
- आवश्यकता
- की जरूरत है
- नेटवर्क
- नेटवर्क का उपयोग
- शुद्ध कार्यशील
- नया
- अगला
- नहीं
- नोड
- वस्तु
- of
- ऑफर
- अक्सर
- on
- ONE
- ऑनलाइन
- केवल
- खोलता है
- परिचालन
- or
- हमारी
- बाहर
- के ऊपर
- सिंहावलोकन
- फलक
- भाग
- भाग लिया
- विशेष
- साथी
- भागीदारों
- आवेशपूर्ण
- पासवर्ड
- पथ
- मार्ग
- निष्पादन
- अनुमतियाँ
- पाइपलाइन
- मंच
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- संभावनाओं
- पद
- संभावित
- बिजली
- वरीय
- तैयार करना
- प्राथमिक
- प्रक्रिया
- गुण
- प्रदान करता है
- प्रदान कर
- सार्वजनिक
- अजगर
- गुणवत्ता
- दरें
- बल्कि
- पढ़ना
- तैयार
- की सिफारिश की
- उल्लेख
- परिष्कृत
- भले ही
- क्षेत्र
- सम्बंधित
- भरोसा करना
- रिपोर्टिंग
- अपेक्षित
- की आवश्यकता होती है
- उपयुक्त संसाधन चुनें
- परिणाम
- परिणाम
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