סטודיו דבק AWS משולב כעת עם AWS דבק DataBrew. AWS Glue Studio הוא ממשק גרפי המקל על יצירה, הפעלה וניטור של חילוץ, שינוי וטעינה (ETL) בעבודות דבק AWS. DataBrew הוא כלי הכנת נתונים ויזואלי המאפשר לך לנקות ולנרמל נתונים מבלי לכתוב קוד כלשהו. למעלה מ-200 הטרנספורמציות שהוא מספק זמינות כעת לשימוש בעבודת חזותית של AWS Glue Studio.
ב- DataBrew, א מתכון הוא קבוצה של שלבים לשינוי נתונים שאתה יכול ליצור באופן אינטראקטיבי בממשק הוויזואלי האינטואיטיבי שלו. בפוסט זה, תראה כיצד להשתמש בבניית מתכון ב-DataBrew ולאחר מכן ליישם אותו כחלק מעבודת AWS Glue Studio Visual ETL.
משתמשי DataBrew קיימים גם ייהנו מהשילוב הזה - כעת תוכל להפעיל את המתכונים שלך כחלק מזרימת עבודה ויזואלית גדולה יותר עם כל הרכיבים האחרים ש- AWS Glue Studio מספק, בנוסף ליכולת להשתמש בתצורת עבודה מתקדמת ובגרסה העדכנית ביותר של מנוע הדבק של AWS .
שילוב זה מביא יתרונות ברורים למשתמשים הקיימים בשני הכלים:
- יש לך תצוגה מרוכזת ב-AWS Glue Studio של דיאגרמת ה-ETL הכוללת, מקצה לקצה
- אתה יכול להגדיר באופן אינטראקטיבי מתכון, לראות ערכים, סטטיסטיקות והפצה בקונסולת DataBrew, ולאחר מכן לעשות שימוש חוזר בהיגיון העיבוד שנבדק ומנוסח בעבודות חזותיות של AWS Glue Studio
- אתה יכול לתזמר מספר מתכוני DataBrew בעבודת AWS Glue ETL או אפילו במספר עבודות באמצעות זרימות עבודה של AWS Glue
- מתכוני DataBrew יכולים כעת להשתמש בתכונות של AWS Glue Job כגון סימניות לעיבוד נתונים מצטבר, ניסיונות חוזרים אוטומטיים, קנה מידה אוטומטי או קיבוץ קבצים קטנים ליעילות רבה יותר
סקירת פתרונות
במקרה השימוש הפיקטיבי שלנו, הדרישה היא לנקות מערך תביעות רפואיות סינתטיות שנוצרו עבור פוסט זה, שיש בו כמה בעיות של איכות נתונים שהוצגו בכוונה כדי להדגים את יכולות DataBrew בהכנת נתונים. לאחר מכן, נתוני התביעות נקלטים בקטלוג (כך שהוא גלוי לאנליסטים), לאחר העשרתם בכמה פרטים רלוונטיים על הספקים הרפואיים המקבילים המגיעים ממקור נפרד.
הפתרון מורכב מעבודה חזותית של AWS Glue Studio שקוראת שני קבצי CSV עם תביעות וספקים, בהתאמה. העבודה מיישמת מתכון של הראשון כדי לטפל בבעיות האיכות, לבחור עמודות מהשנייה, להצטרף לשני מערכי הנתונים ולבסוף לאחסן את התוצאה ב- שירות אחסון פשוט של אמזון (Amazon S3), יצירת טבלה בקטלוג כך שניתן יהיה להשתמש בנתוני הפלט על ידי כלים אחרים כמו אמזונה אתנה.
צור מתכון DataBrew
התחל ברישום מאגר הנתונים עבור תיק התביעות. זה יאפשר לך לבנות את המתכון בעורך האינטראקטיבי שלו תוך שימוש בנתונים בפועל כדי שתוכל להעריך את התוצאה של השינויים כפי שאתה מגדיר אותם.
- הורד את קובץ ה-CSV של תביעות באמצעות הקישור הבא: alabama_claims_data_Jun2023.csv.
- במסוף DataBrew בחר מערכי נתונים בחלונית הניווט, ולאחר מכן בחר חבר מערך נתונים חדש.
- בחר באפשרות העלאת קובץ.
- בעד שם ערכת נתונים, להיכנס
Alabama claims
. - בעד בחר קובץ להעלאה, בחר את הקובץ שזה עתה הורדת למחשב שלך.
- בעד הזן יעד S3, הזן או דפדף לקטגוריה בחשבון ובאזור שלך.
- השאר את שאר האפשרויות כברירת מחדל (CSV מופרד עם פסיק ועם כותרת) והשלם את יצירת מערך הנתונים.
- בחרו פרויקט בחלונית הניווט, ולאחר מכן בחר צור פרוייקט.
- בעד שם הפרוייקט, שם את זה
ClaimsCleanup
. - תַחַת פרטי מתכון, עבור מצורף מתכון, בחר צור מתכון חדש, שם את זה
ClaimsCleanup-recipe
, ובחר אתAlabama claims
מערך הנתונים שזה עתה יצרת. - בחר תפקיד מתאים ל-DataBrew או צור אחד חדש, והשלם את יצירת הפרויקט.
פעולה זו תיצור הפעלה באמצעות תת-קבוצה הניתנת להגדרה של הנתונים. לאחר אתחול ההפעלה, אתה יכול לשים לב לחלק מהתאים יש ערכים לא חוקיים או חסרים.
בנוסף לערכים החסרים בעמודות קוד אבחון, סכום התביעה, ו תאריך תביעה, לערכים מסוימים בנתונים יש כמה תווים נוספים: קוד אבחון ערכים מופיעים לפעמים בקידומת "קוד" (כלול רווח), ו קוד נוהל לפעמים אחרי ערכים מופיעים מרכאות בודדות.
סכום התביעה ערכים ישמשו ככל הנראה עבור כמה חישובים, אז המר למספר, ו תבע נתונים יש להמיר לסוג תאריך.
כעת, לאחר שזיהינו את בעיות איכות הנתונים שיש לטפל בהן, עלינו להחליט כיצד להתמודד עם כל מקרה.
ישנן דרכים רבות בהן תוכל להוסיף שלבי מתכון, כולל שימוש בתפריט ההקשר של העמודה, סרגל הכלים בחלק העליון או מסיכום המתכון. באמצעות השיטה האחרונה, אתה יכול לחפש את סוג הצעד המצוין כדי לשכפל את המתכון שנוצר בפוסט זה.
סכום התביעה חיוני למקרה שימוש זה, וההחלטה היא להסיר שורות כאלה.
- הוסף את השלב הסר ערכים חסרים.
- בעד טור מקור, בחר סכום התביעה.
- השאר את פעולת ברירת המחדל מחק שורות עם ערכים חסרים ולבחור החל כדי לשמור אותו.
התצוגה מעודכנת כעת כדי לשקף את אפליקציית השלב והשורות עם סכומים חסרים כבר אינן שם.
קוד אבחון יכול להיות ריק אז זה מתקבל, אבל במקרה של תאריך תביעה, אנחנו רוצים לקבל הערכה סבירה. השורות בנתונים ממוינות בסדר כרונולוגי, כך שתוכל לזקוף תאריכים חסרים באמצעות הערך החוקי של התצוגה המקדימה מהשורות הקודמות. בהנחה שלכל יום יש טענות, השגיאה הגדולה ביותר תהיה הקצאה ליום התצוגה המקדימה אם זו הייתה התביעה הראשונה באותו יום שחסרה את התאריך; למטרות המחשה, הבה נשקול את השגיאה הפוטנציאלית כמקובלת.
ראשית, המר את העמודה ממחרוזת לסוג תאריך.
- הוסף את השלב שנה סוג.
- בחרו תאריך תביעה כמו העמודה ו נתונים כסוג ולאחר מכן בחר החל.
- כעת כדי לבצע זקיפה של תאריכים חסרים, הוסף את השלב מלא או זקוף ערכים חסרים.
- בחר מלא עם ערך חוקי אחרון כפעולה ובחר תאריך תביעה בתור המקור.
- בחרו תצוגה מקדימה של שינויים כדי לאמת אותו, ואז בחר החל כדי להציל את הצעד.
עד כה, המתכון שלך צריך לכלול שלושה שלבים, כפי שמוצג בצילום המסך הבא.
- לאחר מכן, הוסף את השלב הסר מרכאות.
- בחר את קוד נוהל עמודה ובחר מרכאות מובילות ונגררות.
- תצוגה מקדימה כדי לוודא שיש לו את האפקט הרצוי והחל את השלב החדש.
- הוסף את השלב הסר תווים מיוחדים.
- בחר את סכום התביעה עמודה וכדי להיות יותר ספציפי, בחר תווים מיוחדים מותאמים אישית והזן
$
ל הזן תווים מיוחדים מותאמים אישית. - הוסף שנה סוג לדרוך על העמוד סכום התביעה ולבחור לְהַכפִּיל כסוג.
- כשלב האחרון, כדי להסיר את הקידומת "קוד" המיותרת, הוסף א החלף ערך או תבנית שלב.
- בחר את העמודה קוד אבחון, ועבור הזן ערך מותאם אישית, להיכנס
code
(עם רווח בסוף).
כעת, לאחר שטיפלת בכל בעיות איכות הנתונים שזוהו במדגם, פרסם את הפרויקט כמתכון.
- בחרו לפרסם ב מתכון בחלונית, הזן תיאור אופציונלי והשלם את הפרסום.
בכל פעם שתפרסם, זה ייצור גרסה אחרת של המתכון. בהמשך, תוכלו לבחור באיזו גרסה של המתכון להשתמש.
צור עבודת ETL חזותית ב-AWS Glue Studio
לאחר מכן, אתה יוצר את העבודה המשתמשת במתכון. השלם את השלבים הבאים:
- במסוף AWS Glue Studio, בחר Visual ETL בחלונית הניווט.
- בחרו ויזואלי עם קנבס ריק וליצור את העבודה הוויזואלית.
- בראש המשרה, החלף את "משרה ללא כותרת" בשם לבחירתך.
- על פרטי עבודה בכרטיסייה, ציין תפקיד שהעבודה תשתמש בו.
זה צריך להיות AWS זהות וניהול גישה (אני) תפקיד מתאים ל-AWS Glue עם הרשאות לאמזון S3 ול-AWS Glue Data Catalog. שים לב שהתפקיד ששימש בעבר עבור DataBrew אינו שמיש עבור משימות הפעלה, ולכן לא יופיע ברשימה תפקיד IAM תפריט נפתח כאן.
אם השתמשת רק בעבודות DataBrew בעבר, שים לב שב-AWS Glue Studio, אתה יכול לבחור הגדרות ביצועים ועלות, כולל גודל עובד, קנה מידה אוטומטי ו ביצוע גמיש, כמו גם להשתמש בזמן הריצה העדכני ביותר של AWS Glue 4.0 ולהפיק תועלת משיפורי הביצועים המשמעותיים שהוא מביא. עבור עבודה זו, ניתן להשתמש בהגדרות ברירת המחדל, אך לצמצם את מספר העובדים המבוקש למען החסכנות. עבור דוגמה זו, שני עובדים יעשו זאת. - על חזותי לשונית, הוסף מקור S3 ושם לו
Providers
. - בעד כתובת אתר S3, להיכנס
s3://awsglue-datasets/examples/medicare/Medicare_Hospital_Provider.csv
.
- בחר את הפורמט כ CSV ולבחור להסיק סכמה.
כעת הסכימה רשומה ב- סכימת פלט כרטיסיית באמצעות כותרת הקובץ.
במקרה השימוש הזה, ההחלטה היא שלא כל העמודות במערך הנתונים של הספקים נחוצות, אז אנחנו יכולים להשליך את השאר.
- עם מנצחות צומת נבחר, הוסף א זרוק שדות טרנספורמציה (אם לא בחרת את הצומת האב, לא יהיה לו אחד; במקרה כזה, הקצה את האב הצומת באופן ידני).
- בחר את כל השדות שאחרי מיקוד הספק.
מאוחר יותר, לנתונים אלה יצטרפו התביעות עבור מדינת אלבמה באמצעות הספק; עם זאת, לאותו מערך נתונים שני אין את המצב שצוין. אנחנו יכולים להשתמש בידע של הנתונים כדי לייעל את ההצטרפות על ידי סינון הנתונים שאנחנו באמת צריכים.
- הוסף סינון להפוך כילד של זרוק שדות.
- תן לו שם
Alabama providers
ולהוסיף תנאי שהמדינה חייבת להתאיםAL
. - הוסף את המקור השני (מקור S3 חדש) ותן לו שם
Alabama claims
. - להכנס אל ה כתובת אתר S3, פתח את DataBrew בכרטיסיית דפדפן נפרדת, בחר ערכות נתונים בחלונית הניווט, ובטבלה העתק את המיקום המוצג בטבלה עבור אלבמה טוענת (העתק את הטקסט שמתחיל ב-s3://, לא את הקישור http המשויך). לאחר מכן חזרה לעבודה החזותית, הדבק אותה בשם כתובת אתר S3; אם זה נכון, תראה ב- סכימת פלט כרטיסיית שדות הנתונים הרשומים.
- בחר בפורמט CSV והסיק את הסכימה כפי שעשית עם המקור השני.
- כילד של מקור זה, חפש ב- הוסף צמתים תפריט עבור
recipe
ולבחור מתכון להכנת נתונים. - במאפייני הצומת החדש הזה, תן לו את השם
Claim cleanup recipe
ובחרו את המתכון והגרסה שפרסמתם קודם. - אתה יכול לעיין בשלבי המתכון כאן ולהשתמש בקישור ל-DataBrew כדי לבצע שינויים במידת הצורך.
- הוסף לְהִצְטַרֵף צומת ובחר את שניהם ספקי אלבמה ו תבע מתכוני ניקוי בתור ההורה.
- הוסף תנאי הצטרפות השווה למזהה הספק משני המקורות.
- כשלב האחרון, הוסף צומת S3 כמטרה (שים לב שהראשון הרשום בעת החיפוש הוא המקור; וודא שאתה בוחר בגרסה הרשומה כיעד).
- בתצורת הצומת, השאר את פורמט ברירת המחדל JSON והזן כתובת URL של S3 שעליה לתפקיד העבודה יש הרשאה לכתוב.
בנוסף, הפוך את פלט הנתונים לזמין כטבלה בקטלוג.
- ב אפשרויות עדכון קטלוג נתונים סעיף, בחר באפשרות השנייה צור טבלה בקטלוג הנתונים ובריצות עוקבות, עדכן את הסכימה והוסף מחיצות חדשות, ולאחר מכן בחר מסד נתונים שבו יש לך הרשאה ליצור טבלאות.
- הקצה
alabama_claims
בתור השם ובחר תאריך תביעה כמפתח המחיצה (זה למטרות המחשה; טבלה זעירה כזו לא באמת צריכה מחיצות אם לא יתווספו נתונים נוספים מאוחר יותר). - עכשיו אתה יכול לשמור ולהפעיל את העבודה.
- על ריצות בכרטיסייה, תוכל לעקוב אחר התהליך ולראות מדדי עבודה מפורטים באמצעות הקישור מזהה משרה.
השלמת העבודה אמורה להימשך מספר דקות.
- בסיום העבודה, נווט אל מסוף Athena.
- חפש את הטבלה
alabama_claims
במסד הנתונים שבחרת, ובאמצעות תפריט ההקשר, בחר טבלת תצוגה מקדימה, שיריץ משפט SELECT * SQL פשוט על הטבלה.
ניתן לראות בתוצאת העבודה שהנתונים נוקו על ידי המתכון של DataBrew והועשרו על ידי הצטרפות AWS Glue Studio.
Apache Spark הוא המנוע שמפעיל את העבודות שנוצרו ב-AWS Glue Studio. באמצעות ממשק המשתמש של Spark ביומני האירועים שהוא מייצר, אתה יכול להציג תובנות לגבי תוכנית העבודה והריצה, מה שיכול לעזור לך להבין את ביצועי העבודה שלך ואת צווארי הבקבוק הפוטנציאליים בביצועים. לדוגמה, עבור עבודה זו על מערך נתונים גדול, אתה יכול להשתמש בו כדי להשוות את ההשפעה של סינון באופן מפורש את מצב הספק לפני ביצוע ההצטרפות, או לזהות אם אתה יכול להפיק תועלת מהוספת טרנספורמציה של איזון אוטומטי כדי לשפר את ההקבלה.
כברירת מחדל, העבודה תאחסן את יומני האירועים של Apache Spark מתחת לנתיב s3://aws-glue-assets-<your account id>-<your region name>/sparkHistoryLogs/
. כדי לצפות בעבודות, עליך להתקין שרת היסטוריה באמצעות אחת השיטות הקיימות.
לנקות את
אם אינך זקוק עוד לפתרון זה, תוכל למחוק את הקבצים שנוצרו ב-Amazon S3, את הטבלה שנוצרה על ידי העבודה, את המתכון של DataBrew ואת עבודת הדבק של AWS.
סיכום
בפוסט זה, הראינו כיצד ניתן להשתמש ב-AWS DataBrew כדי לבנות מתכון באמצעות העורך האינטראקטיבי המסופק ולאחר מכן להשתמש במתכון שפורסם כחלק מעבודת ETL חזותית של AWS Glue Studio. כללנו כמה דוגמאות למשימות נפוצות שנדרשות בעת הכנת נתונים והטמעת נתונים בטבלאות קטלוג דבק של AWS.
דוגמה זו השתמשה במתכון בודד בעבודה החזותית, אך ניתן להשתמש במספר מתכונים בחלקים שונים של תהליך ה-ETL, כמו גם שימוש חוזר באותו מתכון במספר עבודות.
פתרונות AWS Glue אלה מאפשרים לך ליצור ביעילות צינורות ETL מתקדמים שקל לבנות ולתחזק, כל זאת מבלי לכתוב שום קוד. אתה יכול להתחיל ליצור פתרונות המשלבים את שני הכלים היום.
על המחברים
מיכאיל סמירנוב הוא מהנדס תוכנה Sr. בצוות AWS Glue וחלק מצוות הפיתוח של AWS Glue DataBrew. מחוץ לעבודה, תחומי העניין שלו כוללים ללמוד לנגן בגיטרה ולטייל עם משפחתו.
גונזלו הררוס הוא Sr. Big Data Architect בצוות AWS Glue. בהתבסס על דבלין, אירלנד, הוא עוזר ללקוחות להצליח עם פתרונות ביג דאטה המבוססים על AWS Glue. בזמנו הפנוי, הוא נהנה ממשחקי לוח ורכיבה על אופניים.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-aws-glue-databrew-recipes-in-your-aws-glue-studio-visual-etl-jobs/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- $ למעלה
- 10
- 100
- 12
- 15%
- 20
- 200
- 22
- 26
- 28
- 500
- 7
- 8
- a
- יכול
- אודות
- קביל
- מקובל
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- פעולה
- ממשי
- להוסיף
- הוסיף
- מוסיף
- תוספת
- כתובת
- מתקדם
- לאחר
- אלבמה
- תעשיות
- להתיר
- גם
- אמזון בעברית
- אמזון שירותי אינטרנט
- כמויות
- an
- אנליסטים
- ו
- כל
- אַפָּשׁ
- אפאצ 'י ספארק
- בקשה
- החל
- ARE
- AS
- המשויך
- At
- מחבר
- המכונית
- מכני עם סלילה אוטומטית
- זמין
- AWS
- דבק AWS
- בחזרה
- מבוסס
- BE
- לפני
- להיות
- תועלת
- הטבות
- גָדוֹל
- נתונים גדולים
- ריק
- לוּחַ
- משחקי לוח
- סימניות
- שניהם
- מביא
- דפדפן
- לִבנוֹת
- אבל
- by
- CAN
- יכולות
- מקרה
- קטלוג
- תאים
- מְרוּכָּז
- שינוי
- שינויים
- תווים
- ילד
- בחירה
- בחרו
- לטעון
- טענות
- קוד
- טור
- עמודות
- לשלב
- מגיע
- Common
- לְהַשְׁווֹת
- להשלים
- רכיבים
- המחשב
- מצב
- תְצוּרָה
- לשקול
- מורכב
- קונסול
- הקשר
- להמיר
- הומר
- לתקן
- תוֹאֵם
- עלות
- יכול
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יצירה
- מנהג
- לקוחות
- נתונים
- הכנת נתונים
- עיבוד נתונים
- איכות נתונים
- מסד נתונים
- מערכי נתונים
- תַאֲרִיך
- תאריכים
- יְוֹם
- עסקה
- להחליט
- החלטה
- בְּרִירַת מֶחדָל
- להפגין
- תיאור
- רצוי
- מְפוֹרָט
- פרטים
- dev
- צעצועי התפתחות
- צוות הפיתוח
- DID
- אחר
- מובהק
- הפצה
- do
- לא
- עושה
- דוֹלָר
- לְהַכפִּיל
- ירידה
- דבלין
- כל אחד
- קל
- עורך
- השפעה
- יעילות
- מאפשר
- סוף
- מנוע
- מהנדס
- מועשר
- מעשיר
- זן
- שגיאה
- חיוני
- Ether (ETH)
- להעריך
- אֲפִילוּ
- אירוע
- כל
- כל יום
- דוגמה
- דוגמאות
- קיימים
- נוסף
- תמצית
- משפחה
- רחוק
- תכונות
- מעטים
- שדות
- שלח
- קבצים
- למלא
- לסנן
- סינון
- בסופו של דבר
- ראשון
- בעקבות
- הבא
- בעד
- פוּרמָט
- החל מ-
- נוסף
- משחקים
- נוצר
- לתת
- יותר
- יש
- he
- לעזור
- עוזר
- כאן
- שֶׁלוֹ
- היסטוריה
- איך
- איך
- אולם
- HTML
- http
- HTTPS
- IAM
- ID
- מזוהה
- לזהות
- זהות
- if
- פְּגִיעָה
- לשפר
- שיפורים
- in
- לכלול
- כלול
- כולל
- הצביע
- קלט
- תובנות
- להתקין
- למשל
- משולב
- השתלבות
- אינטראקטיבי
- אינטרס
- אינטרסים
- מִמְשָׁק
- אל תוך
- הציג
- אינטואיטיבי
- אירלנד
- בעיות
- IT
- שֶׁלָה
- עבודה
- מקומות תעסוקה
- להצטרף
- הצטרף
- jpg
- ג'סון
- רק
- שמור
- מפתח
- ידע
- גָדוֹל
- גדול יותר
- הגדול ביותר
- אחרון
- מאוחר יותר
- האחרון
- למידה
- יציאה
- כמו
- סביר
- קשר
- ברשימה
- לִטעוֹן
- מיקום
- הגיון
- עוד
- לתחזק
- לעשות
- עושה
- באופן ידני
- להתאים
- רפואי
- תפריט
- שיטה
- שיטות
- מדדים
- דקות
- חסר
- צג
- יותר
- מספר
- צריך
- שם
- נווט
- ניווט
- צורך
- נחוץ
- צרכי
- חדש
- לא
- צומת
- הודעה..
- עַכשָׁיו
- מספר
- of
- on
- ONE
- רק
- לפתוח
- מטב
- אפשרות
- אפשרויות
- or
- להזמין
- אחר
- שלנו
- תפוקה
- בחוץ
- יותר
- מקיף
- זגוגית
- חלק
- חלקים
- נתיב
- ביצועים
- ביצוע
- רשות
- הרשאות
- תכנית
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- לְשַׂחֵק
- אפשרי
- הודעה
- פוטנציאל
- הכנה
- תצוגה מקדימה
- תצוגה מקדימה
- תהליך
- תהליך
- ייצור
- פּרוֹיֶקט
- נכסים
- ובלבד
- ספק
- ספקים
- מספק
- פרסום
- לפרסם
- לאור
- מטרה
- למטרות
- איכות
- ציטוטים
- בֶּאֱמֶת
- סביר
- מתכון
- מתכונים
- להפחית
- לשקף
- באזור
- רישום
- רלוונטי
- להסיר
- להחליף
- בקשתי
- נדרש
- דרישה
- בהתאמה
- REST
- תוצאה
- תוצאות
- שימוש חוזר
- סקירה
- תפקיד
- הפעלה
- פועל
- אותו
- שמור
- סולם
- דרוג
- חיפוש
- שְׁנִיָה
- סעיף
- לִרְאוֹת
- ראות
- נבחר
- נפרד
- שירותים
- מושב
- סט
- הגדרות
- צריך
- הראה
- הראה
- סִימָן
- משמעותי
- פָּשׁוּט
- יחיד
- מידה
- קטן
- So
- עד כה
- תוכנה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מָקוֹר
- מקורות
- מֶרחָב
- לעורר
- מיוחד
- ספציפי
- מפורט
- SQL
- התחלה
- החל
- מדינה
- הצהרה
- סטטיסטיקה
- שלב
- צעדים
- אחסון
- חנות
- פשוט
- מחרוזת
- סטודיו
- לאחר מכן
- להצליח
- כזה
- מַתְאִים
- סיכום
- בטוח
- סינטטי
- שולחן
- לקחת
- יעד
- משימות
- נבחרת
- נבדק
- זֶה
- השמיים
- המקור
- המדינה
- אותם
- אז
- שם.
- זֶה
- שְׁלוֹשָׁה
- זמן
- ל
- היום
- כלי
- כלים
- חלק עליון
- לעקוב
- לשנות
- טרנספורמציה
- טרנספורמציות
- נסיעה
- שתיים
- סוג
- ui
- תחת
- להבין
- עדכון
- מְעוּדכָּן
- כתובת האתר
- שָׁמִישׁ
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- לְאַמֵת
- ערך
- ערכים
- לאמת
- גרסה
- לצפיה
- נראה
- רוצה
- היה
- דרכים
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- היו
- מתי
- אשר
- יצטרך
- עם
- לְלֹא
- תיק עבודות
- עובד
- עובדים
- זרימת עבודה
- היה
- לכתוב
- כתיבה
- אתה
- זפירנט
- רוכסן