이번 포스팅에서는 사용법을 알아보겠습니다. AWS 접착제 Teradata Vantage용 기본 커넥터를 사용하면 데이터 통합을 간소화하고 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
기업은 종종 다음 사항에 의존합니다. 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3)은 다양한 데이터 소스의 대용량 데이터를 비용 효율적이고 안전한 방식으로 저장합니다. 데이터 분석을 위해 Teradata를 사용하는 경우 Teradata Vantage용 AWS Glue 기본 커넥터를 통한 통합으로 새로운 가능성이 열립니다. AWS Glue는 데이터 관리의 유연성과 효율성을 향상시켜 기업이 위치에 관계없이 데이터를 Teradata의 분석 기능과 원활하게 통합할 수 있도록 해줍니다. 이 새로운 커넥터는 구성, 보안 및 관리와 관련된 기술적 장애물을 제거하여 기업이 데이터 세트를 Teradata Vantage로 쉽게 내보내거나 가져올 수 있도록 해줍니다. 결과적으로 기업은 복잡한 데이터 통합을 처리하는 대신 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 더 집중할 수 있습니다.
AWS Glue는 분석 사용자가 분석, 기계 학습(ML) 및 애플리케이션 개발을 위해 여러 소스에서 데이터를 쉽게 검색, 준비, 이동 및 통합할 수 있게 해주는 서버리스 데이터 통합 서비스입니다. AWS Glue를 사용하면 100개 이상의 다양한 데이터 소스를 검색 및 연결하고 중앙 집중식 데이터 카탈로그에서 데이터를 관리할 수 있습니다. ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인을 시각적으로 생성, 실행, 모니터링하여 데이터 레이크에 데이터를 로드할 수 있습니다.
Teradata Corporation 기업이 전사적으로 모든 데이터를 대규모로 사용할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둔 엔터프라이즈 분석을 위한 선도적인 연결된 멀티 클라우드 데이터 플랫폼입니다. 로서 AWS 데이터 및 분석 역량 파트너인 Teradata는 기계 학습을 포함하여 완전한 클라우드 분석 및 데이터 플랫폼을 제공합니다.
Teradata Vantage용 AWS Glue 기본 커넥터 소개
AWS Glue는 AWS Glue Studio 및 AWS Glue ETL 스크립트를 통해 액세스할 수 있는 Teradata에 대한 지원을 제공합니다. AWS Glue Studio를 사용하면 Teradata에 연결하고 AWS Glue ETL 작업을 작성, 실행 및 모니터링하는 프로세스를 단순화하는 시각적 인터페이스의 이점을 누릴 수 있습니다. 데이터 개발자의 경우 이 지원은 Python 또는 Scala를 사용하여 보다 구체적인 데이터 통합 및 변환 작업을 생성하고 관리할 수 있는 AWS Glue ETL 스크립트까지 확장됩니다.
Teradata Vantage용 AWS Glue 기본 커넥터를 사용하면 커넥터 라이브러리를 설치하거나 관리할 필요 없이 Teradata에서 데이터를 효율적으로 읽고 쓸 수 있습니다. AWS Glue Studio의 코드 없는 드래그 앤 드롭 시각적 인터페이스 내에서 Teradata를 소스와 대상 모두로 추가하거나 AWS Glue ETL 스크립트 작업에서 커넥터를 직접 사용할 수 있습니다.
솔루션 개요
이 예에서는 AWS Glue Studio를 사용하여 Amazon S3에 저장된 데이터를 강화하고 Teradata Vantage에 업로드합니다. 먼저 이벤트 및 장소 파일을 결합하는 것부터 시작합니다. 티켓 데이터세트. 다음으로 결과를 단일 지리적 지역으로 필터링합니다. 마지막으로 정제된 데이터를 Teradata Vantage에 업로드합니다.
TICKIT 데이터세트는 사용자가 스포츠 이벤트, 쇼, 콘서트 티켓을 온라인으로 사고 파는 가상의 TICKIT 웹사이트에 대한 판매 활동을 추적합니다. 이 데이터 세트에서 분석가는 시간 경과에 따른 티켓 이동, 판매자의 성공률, 베스트셀러 이벤트, 장소 및 시즌을 식별할 수 있습니다.
이 예에서는 AWS Glue Studio를 사용하여 시각적 ETL 파이프라인을 개발합니다. 이 파이프라인은 Amazon S3에서 데이터를 읽고 변환을 수행한 다음 변환된 데이터를 Teradata에 로드합니다. 다음 다이어그램은 이 아키텍처를 보여줍니다.
이 게시물이 끝나면 시각적 ETL 작업은 다음 스크린샷과 유사하게 됩니다.
사전 조건
이 예에서는 AWS의 네트워크 연결 가능성과 테이블 생성, 데이터 로드 및 쿼리 권한을 통해 기존 Teradata 데이터베이스 엔드포인트에 액세스할 수 있어야 합니다.
AWS Glue가 데이터를 읽거나 쓰려면 Teradata에 대한 네트워크 액세스가 필요합니다. 구성 방법은 Teradata가 배포된 위치와 특정 네트워크 구성에 따라 다릅니다. AWS에 배포된 Teradata의 경우 다음을 구성해야 할 수도 있습니다. VPC 피어링 or AWS 프라이빗링크, 보안 그룹 및 네트워크 액세스 제어 목록(NACL)을 통해 AWS Glue가 Teradata의 공개 TCP와 통신할 수 있습니다. Teradata가 AWS 외부에 있는 경우 다음과 같은 네트워킹 서비스 AWS 사이트 간 VPN or AWS Direct Connect 필요할 수 있습니다. 보안 위험으로 인해 공용 인터넷 접속은 권장되지 않습니다. 퍼블릭 액세스를 선택하는 경우 AWS Glue 작업은 다음과 같은 VPC 뒤의 VPC에서 실행하는 것이 더 안전합니다. NAT 게이트웨이. 이 접근 방식을 사용하면 네트워크 방화벽에서 들어오는 트래픽에 대해 하나의 IP 주소만 나열할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. AWS Glue의 인프라 보안.
Amazon S3 설정
Amazon S3의 모든 객체는 버킷에 저장됩니다. Amazon S3에 데이터를 저장하려면 먼저 다음을 수행해야 합니다. S3 버킷 생성 결과를 저장합니다. 다음 단계를 완료하세요.
- Amazon S3 콘솔에서 버킷 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 버킷 만들기.
- 럭셔리 성함, 버킷의 전역적으로 고유한 이름을 입력합니다. 예를 들어,ticit8530923.
- 왼쪽 메뉴에서 버킷 만들기.
- 를 다운로드 티켓 데이터세트를 다운로드하고 압축을 푼다.
- S3 버킷에 ticketit 폴더를 생성하고 allevents_pipe.txt 및 Venue_pipe.txt 파일을 업로드합니다.
Teradata 연결 구성
AWS Glue에서 Teradata에 연결하려면 다음을 참조하세요. Teradata 연결 구성.
Teradata 자격 증명을 생성하고 저장해야 합니다. AWS 비밀 관리자 그런 다음 해당 비밀을 Teradata AWS Glue 연결과 연결합니다. 이 게시물의 뒷부분에서 이 두 단계에 대해 자세히 설명합니다.
AWS Glue ETL 작업을 위한 IAM 역할 생성
AWS Glue ETL 작업을 생성할 때 다음을 지정합니다. AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 작업에 사용할 역할입니다. 역할은 Amazon S3(모든 소스, 대상, 스크립트, 드라이버 파일 및 임시 디렉터리용) 및 Secrets Manager를 포함하여 작업에 사용되는 모든 리소스에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다. 지침은 다음을 참조하세요. ETL 작업에 대한 IAM 역할 구성.
Teradata에서 테이블 만들기
선호하는 데이터베이스 도구를 사용하여 Teradata에 로그인하세요. 다음 코드를 실행하여 데이터를 로드할 Teradata에 테이블을 만듭니다.
Teradata 로그인 자격 증명 저장
An AWS Glue 연결 로그인 자격 증명, URI 문자열 등을 저장하는 데이터 카탈로그 객체입니다. Teradata 커넥터에는 Teradata에 연결하는 데 사용하는 Teradata 사용자 이름과 암호를 저장하기 위한 Secrets Manager가 필요합니다.
Secrets Manager에 Teradata 사용자 이름과 비밀번호를 저장하려면 다음 단계를 완료하세요.
- Secrets Manager 콘솔에서 기미 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 새로운 비밀을 저장.
- 선택 다른 유형의 비밀.
- 키/값 USER를 입력하고
teradata_user
다음을 선택 행 추가. - 키/값 PASSWORD를 입력하고
teradata_user_password
다음을 선택 다음 보기.
- 럭셔리 비밀 이름을 클릭하고 설명이 포함된 이름을 입력한 다음 다음 보기.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기 검토 단계로 이동하려면 다음을 선택하세요. 스토어.
AWS Glue에서 Teradata 연결 생성
이제 Teradata에 대한 AWS Glue 연결을 생성할 준비가 되었습니다. 다음 단계를 완료하세요.
- AWS Glue 콘솔에서 연결 아래에 데이터 카탈로그 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 연결 만들기.
- 럭셔리 성함, 이름을 입력하십시오 (예 :
teradata_connection
). - 럭셔리 연결 유형¸ 선택 테라 데이타.
- 럭셔리 테라데이타 URL, 입력
jdbc:teradata://url_of_teradata/database=name_of_your_database
. - 럭셔리 AWS 비밀에서 이전에 생성한 Teradata 자격 증명이 포함된 보안 비밀을 선택하세요.
AWS Glue 시각적 ETL 작업을 생성하여 데이터를 Teradata로 변환하고 로드합니다.
AWS Glue ETL 작업을 생성하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- AWS Glue 콘솔의 ETL 채용 탐색 창에서 비주얼 ETL.
- 왼쪽 메뉴에서 비주얼 ETL.
- 연필 아이콘을 선택하여 작업 이름을 입력합니다.
우리는 추가 venue_pipe.txt
첫 번째 데이터세트로 사용합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 아마존 S3 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 지우면 좋을거같음 . SM 탭.
- 다음 데이터 원본 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함, 장소를 입력합니다.
- 럭셔리 S3 소스 유형, 고르다 S3 위치.
- 럭셔리 S3 URL, S3 경로를 입력하십시오.
venue_pipe.txt
. - 럭셔리 데이터 형식선택한다. CSV.
- 럭셔리 구분 기호선택한다. 파이프.
- 선택 취소 소스 파일의 첫 번째 줄에 열 헤더가 포함되어 있습니다..
이제 우리는 추가합니다 allevents_pipe.txt
두 번째 데이터세트로 사용합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 아마존 S3 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 지우면 좋을거같음 . SM 탭.
- 다음 데이터 원본 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함, 이벤트를 입력하세요.
- 럭셔리 S3 소스 유형, 고르다 S3 위치.
- 럭셔리 S3 URL, S3 경로를 입력하십시오.
allevents_pipe.txt
. - 럭셔리 데이터 형식선택한다. CSV.
- 럭셔리 구분 기호선택한다. 파이프.
- 선택 취소 소스 파일의 첫 번째 줄에 열 헤더가 포함되어 있습니다..
다음으로 Venue 데이터 세트의 열 이름을 바꿉니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 스키마 변경 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 변환 탭.
- 다음 변환 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함에서 장소 이름 바꾸기 데이터를 입력합니다.
- 럭셔리 노드 부모, 장소를 선택합니다.
- . 스키마 변경 섹션에서 소스 키를 대상 키에 매핑합니다.
- 열0:
venueid
- 열1:
venuename
- 열2:
venuecity
- 열3:
venuestate
- 열4:
venueseats
- 열0:
이제 Venue 데이터 세트를 특정 지역으로 필터링합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 필터 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 변환 탭.
- 다음 변환 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함, 위치 필터를 입력하세요.
- 럭셔리 노드 부모, 장소를 선택합니다.
- 럭셔리 필터 조건선택한다.
venuestate
for 키선택한다. 성냥 for 조작을 입력하고 DC를 입력합니다. 가치관.
이제 이벤트 데이터세트의 열 이름을 바꿉니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 스키마 변경 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 변환 탭.
- 다음 변환 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함에서 이벤트 데이터 이름 바꾸기를 입력하세요.
- 럭셔리 노드 부모에서 이벤트를 선택하세요.
- . 스키마 변경 섹션에서 소스 키를 대상 키에 매핑합니다.
- 열0:
eventid
- 열1:
e_venueid
- 열2:
catid
- 열3:
dateid
- 열4:
eventname
- 열5:
starttime
- 열0:
다음으로 Venue 및 Event 데이터세트를 결합합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 가입하기 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 변환 탭.
- 다음 변환 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함, 가입을 입력합니다.
- 럭셔리 노드 부모에서 위치 필터 및 이벤트 데이터 이름 바꾸기를 선택합니다.
- 럭셔리 조인 유형¸ 선택 내부 조인.
- 럭셔리 조인 조건선택한다.
venueid
for 위치 필터 및e_venueid
for 이벤트 데이터 이름 바꾸기.
이제 중복 열을 삭제합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 스키마 변경 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 변환 탭.
- 다음 변환 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함, 드롭 열을 입력합니다.
- 럭셔리 노드 부모에서 가입을 선택합니다.
- . 스키마 변경 섹션에서 선택 드롭 for
e_venueid
.
다음으로 Teradata 테이블에 데이터를 로드합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 노드 추가 선택하고 테라 데이타 를 시청하여 이에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 목표 탭.
- 다음 데이터 싱크 속성을 입력합니다.
- 럭셔리 성함, Teradata를 입력합니다.
- 럭셔리 노드 부모에서 열 삭제를 선택합니다.
- 럭셔리 테라데이타 연결선택한다.
teradata_connection
. - 럭셔리 테이블 이름, 입력
schema.tablename
Teradata에서 생성한 테이블의
마지막으로 작업을 실행하고 데이터를 Teradata에 로드합니다.
- 왼쪽 메뉴에서 찜하기다음을 선택 달리기.
작업이 시작되었음을 알리는 배너가 표시됩니다.
- 왼쪽 메뉴에서 실행, 작업 상태를 표시합니다.
실행 상태가 다음으로 변경됩니다. 성공 작업이 완료되면.
- Teradata에 연결한 다음 데이터가 로드된 테이블을 쿼리합니다.
두 데이터세트에서 필터링되고 조인된 데이터가 테이블에 표시됩니다.
정리
이 게시물의 일부로 생성된 리소스로 인해 추가 비용이 발생하지 않도록 하려면 이 게시물에 대해 AWS 계정에서 생성한 항목을 삭제해야 합니다.
- Teradata 자격 증명을 위해 생성된 Secrets Manager 키
- Teradata Vantage용 AWS Glue 기본 커넥터
- S3 버킷에 로드된 데이터
- AWS Glue Visual ETL 작업
결론
이 게시물에서는 AWS Glue를 사용하여 Teradata에 대한 연결을 생성한 다음 AWS Glue 작업을 생성하여 데이터를 Teradata로 변환하고 로드했습니다. Teradata Vantage용 AWS Glue 기본 커넥터는 데이터를 Teradata와 통합하기 위한 원활하고 효율적인 경로를 제공하여 데이터 분석 여정을 강화합니다. AWS Glue의 이 새로운 기능은 데이터 통합 워크플로를 단순화할 뿐만 아니라 고급 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 기계 학습 혁신을 위한 새로운 길을 열어줍니다.
AWS Teradata Connector를 사용하면 데이터 통합 작업을 단순화할 수 있는 최고의 도구를 갖게 됩니다. 분석, 보고 또는 비즈니스 통찰력을 위해 Amazon S3 데이터를 Teradata에 로드하려는 경우, 이 새로운 커넥터는 프로세스를 간소화하여 접근성과 비용 효율성을 높여줍니다.
AWS Glue를 시작하려면 다음을 참조하세요. AWS Glue 시작하기.
저자에 관하여
가면 샤를란지예프 수석 빅 데이터 및 ETL 솔루션 아키텍트이자 AWS Glue 전문가입니다. 그는 복잡한 데이터 통합 문제에 직면한 고객의 삶을 더 편리하게 만드는 사명을 갖고 있습니다. 그의 비밀무기는? 최소한의 노력과 코딩 없이 작업을 완료할 수 있는 완전 관리형 로우 코드 AWS 서비스입니다. LinkedIn에서 Kamen을 팔로우하여 최신 AWS Glue 소식을 받아보세요!
션 비저스트롬 그는 Amazon Web Services ISV 계정의 기술 계정 관리자로서 분석 기술을 전문으로 하며 고객의 분석 및 클라우드 여정을 지원하기 위한 컨설팅 분야의 배경 지식을 활용하고 있습니다. Sean은 기업이 데이터의 힘을 활용하여 혁신과 성장을 주도할 수 있도록 돕는 데 열정을 쏟고 있습니다. 업무 외에는 달리기를 좋아하며 여러 마라톤에 참가했습니다.
비노드 자옌드라 그는 Amazon Web Services ISV 계정의 엔터프라이즈 지원 책임자로서 고객이 아키텍처, 운영 및 비용 최적화 문제를 해결하도록 돕습니다. 특히 서버리스 기술에 중점을 두고 있는 그는 애플리케이션 개발에 대한 폭넓은 배경 지식을 활용하여 고객이 최고 수준의 솔루션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 일 외에도 그는 가족과 함께 즐거운 시간을 보내고, 자전거 타기 모험을 시작하고, 청소년 스포츠 팀을 지도하는 데서 기쁨을 찾습니다.
더그 음바야 분석 및 기계 학습에 중점을 둔 수석 파트너 솔루션 설계자입니다. Doug는 AWS 파트너와 긴밀히 협력하여 파트너의 솔루션을 클라우드의 AWS 분석 및 기계 학습 솔루션과 통합하도록 돕습니다.
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- 출처: 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/
- :있다
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- 100
- 12
- 14
- 16
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- 일
- 작업
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- 명부
- 기울기
- 하중
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- 관리
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- 필요
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- 결과
- 리뷰
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- 스크립트
- 스크립트
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- 계절
- 둘째
- 비밀
- 비밀
- 섹션
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- 보안 위험
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- 팔다
- 판매자
- 연장자
- 서버리스
- 서비스
- 서비스
- 설정
- 몇몇의
- 영상을
- 쇼
- 단순, 간단, 편리
- 단순화하다
- 단순화
- 단일
- 해결책
- 솔루션
- 풀다
- 출처
- 지우면 좋을거같음 . SM
- 전문적으로
- 구체적인
- 스포츠
- 스포츠 팀
- 스타트
- 시작
- Status
- 단계
- 단계
- 저장
- 저장
- 저장
- 상점
- 똑 바른
- 유선
- 유선
- 스튜디오
- 성공
- 이러한
- SUPPORT
- 확인
- 테이블
- 목표
- 목표
- 작업
- 팀
- 테크니컬
- 기술
- 일시적인
- test
- 보다
- 그
- XNUMXD덴탈의
- 소스
- 그들의
- 그들
- 그때
- Bowman의
- 이
- 그
- 을 통하여
- 표
- 티켓
- 시간
- 에
- 수단
- 교통
- 변환
- 변환
- 변환
- 변환
- 두
- 유형
- 아래에
- 유일한
- 잠금을 해제
- URI
- 사용
- 익숙한
- 사용자
- 사용자
- 사용
- 여러
- 장소
- 장소
- 시각
- 시각
- 였다
- we
- 웹
- 웹 서비스
- 웹 사이트
- 언제
- 여부
- 어느
- 누구
- 의지
- 과
- 이내
- 없이
- 작업
- 워크 플로우
- 일
- 쓰다
- 당신
- 너의
- 청소년
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- 지퍼