Amazon RedShift là kho dữ liệu đám mây có quy mô petabyte nhanh, được quản lý toàn diện, giúp việc phân tích tất cả dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn và các công cụ nghiệp vụ thông minh (BI) hiện có của bạn trở nên đơn giản và tiết kiệm chi phí. Hàng chục nghìn khách hàng ngày nay sử dụng Amazon Redshift để phân tích hàng exabyte dữ liệu và chạy các truy vấn phân tích, khiến Amazon Redshift trở thành kho dữ liệu đám mây được sử dụng rộng rãi nhất. Amazon Redshift có sẵn ở cả cấu hình không có máy chủ và cấu hình được cung cấp.
Amazon Redshift cho phép bạn truy cập trực tiếp vào dữ liệu được lưu trữ trong Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) bằng cách sử dụng truy vấn SQL và kết hợp dữ liệu trên kho dữ liệu và kho dữ liệu của bạn. Với Amazon Redshift, bạn có thể truy vấn dữ liệu trong kho dữ liệu S3 của mình bằng cách sử dụng trung tâm Keo AWS metastore từ kho dữ liệu Redshift của bạn.
Amazon Redshift hỗ trợ truy vấn nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như CSV, JSON, Parquet và ORC cũng như các định dạng bảng như Apache Hudi và Delta. Amazon Redshift cũng hỗ trợ truy vấn dữ liệu lồng nhau với các kiểu dữ liệu phức tạp như cấu trúc, mảng và bản đồ.
Với khả năng này, Amazon Redshift mở rộng kho dữ liệu quy mô petabyte của bạn thành hồ dữ liệu quy mô exabyte trên Amazon S3 theo cách tiết kiệm chi phí.
Apache Iceberg là định dạng bảng mới nhất hiện được Amazon Redshift hỗ trợ trong bản xem trước. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách truy vấn các bảng Iceberg bằng Amazon Redshift cũng như khám phá các tùy chọn và hỗ trợ của Iceberg.
Tổng quan về giải pháp
tảng băng Apache là một định dạng bảng mở dành cho các bộ dữ liệu phân tích có quy mô petabyte rất lớn. Iceberg quản lý các bộ sưu tập tệp lớn dưới dạng bảng và hỗ trợ các hoạt động hồ dữ liệu phân tích hiện đại như chèn, cập nhật, xóa và truy vấn du hành thời gian ở cấp độ bản ghi. Đặc tả Iceberg cho phép phát triển bảng liền mạch như tiến hóa lược đồ và phân vùng, đồng thời thiết kế của nó được tối ưu hóa để sử dụng trên Amazon S3.
Iceberg lưu trữ con trỏ siêu dữ liệu cho tất cả các tệp siêu dữ liệu. Khi truy vấn SELECT đang đọc bảng Iceberg, trước tiên, công cụ truy vấn sẽ đi tới danh mục Iceberg, sau đó truy xuất mục nhập vị trí của tệp siêu dữ liệu mới nhất, như minh họa trong sơ đồ sau.
Amazon Redshift hiện cung cấp hỗ trợ cho các bảng Apache Iceberg, cho phép khách hàng của hồ dữ liệu chạy các truy vấn phân tích chỉ đọc theo cách nhất quán về mặt giao dịch. Điều này cho phép bạn dễ dàng quản lý và duy trì các bảng của mình trên các hồ dữ liệu giao dịch.
Amazon Redshift hỗ trợ khả năng tiến hóa phân vùng và lược đồ gốc của Apache Iceberg bằng cách sử dụng Danh mục dữ liệu keo AWS, loại bỏ nhu cầu thay đổi định nghĩa bảng để thêm phân vùng mới hoặc di chuyển và xử lý lượng lớn dữ liệu để thay đổi lược đồ của bảng hồ dữ liệu hiện có. Amazon Redshift sử dụng số liệu thống kê cột được lưu trữ trong siêu dữ liệu bảng Apache Iceberg để tối ưu hóa các gói truy vấn và giảm số lần quét tệp cần thiết để chạy truy vấn.
Trong bài đăng này, chúng tôi sử dụng Tập dữ liệu công khai về taxi màu vàng từ Ủy ban Taxi & Limousine NYC làm dữ liệu nguồn của chúng tôi. Tập dữ liệu chứa các tệp dữ liệu trong Sàn gỗ Apache định dạng trên Amazon S3. Chúng tôi sử dụng amazon Athena để chuyển đổi tập dữ liệu Parquet này và sau đó sử dụng Quang phổ dịch chuyển đỏ Amazon để truy vấn và kết hợp với bảng cục bộ Redshift, thực hiện xóa và cập nhật cấp hàng cũng như tiến hóa phân vùng, tất cả đều được phối hợp thông qua Danh mục dữ liệu AWS Glue trong hồ dữ liệu S3.
Điều kiện tiên quyết
Bạn nên có các điều kiện tiên quyết sau:
Chuyển đổi dữ liệu Parquet thành bảng Iceberg
Đối với bài đăng này, bạn cần Tập dữ liệu công khai về taxi màu vàng từ Ủy ban Taxi & Limousine NYC có sẵn ở định dạng Iceberg. Bạn có thể tải xuống các tệp và sau đó sử dụng Athena để chuyển đổi tập dữ liệu Parquet thành bảng Iceberg hoặc tham khảo Xây dựng hồ dữ liệu Apache Iceberg bằng Amazon Athena, Amazon EMR và AWS Glue bài đăng trên blog để tạo bảng Iceberg.
Trong bài đăng này, chúng tôi sử dụng Athena để chuyển đổi dữ liệu. Hoàn thành các bước sau:
- Tải xuống các tập tin bằng liên kết trước đó hoặc sử dụng Giao diện dòng lệnh AWS (AWS CLI) để sao chép các tệp từ vùng lưu trữ S3 công khai trong năm 2020 và 2021 sang vùng lưu trữ S3 của bạn bằng lệnh sau:
Để biết thêm thông tin, tham khảo Thiết lập Amazon Redshift CLI.
- Tạo cơ sở dữ liệu
Icebergdb
và tạo bảng bằng cách sử dụng Athena trỏ đến các tệp định dạng Parquet bằng câu lệnh sau: - Xác thực dữ liệu trong bảng Parquet bằng SQL sau:
- Tạo bảng Iceberg trong Athena với đoạn mã sau. Bạn có thể xem các thuộc tính loại bảng dưới dạng bảng Iceberg với định dạng Parquet và khả năng nén linh hoạt trong phần sau
create table
tuyên bố. Bạn cần cập nhật vị trí S3 trước khi chạy SQL. Cũng lưu ý rằng bảng Iceberg được phân vùng bằngYear
Chìa khóa. - Sau khi bạn tạo bảng, hãy tải dữ liệu vào bảng Iceberg bằng bảng Parquet đã tải trước đó
nyc_taxi_yellow_parquet
với SQL sau: - Khi câu lệnh SQL hoàn tất, hãy xác thực dữ liệu trong bảng Iceberg
nyc_taxi_yellow_iceberg
. Bước này là bắt buộc trước khi chuyển sang bước tiếp theo. - Bạn có thể xác thực rằng bảng nyc_taxi_ yellow_iceberg có ở bảng định dạng Iceberg và được phân vùng trên cột Năm bằng lệnh sau:
Tạo giản đồ bên ngoài trong Amazon Redshift
Trong phần này, chúng tôi trình bày cách tạo lược đồ bên ngoài trong Amazon Redshift trỏ đến cơ sở dữ liệu AWS Glue icebergdb
để truy vấn bảng Iceberg nyc_taxi_yellow_iceberg
mà chúng ta đã thấy ở phần trước bằng cách sử dụng Athena.
Đăng nhập vào Redshift thông qua Trình chỉnh sửa truy vấn v2 hoặc máy khách SQL và chạy lệnh sau (lưu ý rằng cơ sở dữ liệu AWS Glue icebergdb
và thông tin Khu vực đang được sử dụng):
Để tìm hiểu về cách tạo lược đồ bên ngoài trong Amazon Redshift, hãy tham khảo tạo lược đồ bên ngoài
Sau khi bạn tạo lược đồ bên ngoài spectrum_iceberg_schema
, bạn có thể truy vấn bảng Iceberg trong Amazon Redshift.
Truy vấn bảng Iceberg trong Amazon Redshift
Chạy truy vấn sau trong Trình soạn thảo truy vấn v2. Lưu ý rằng spectrum_iceberg_schema
là tên của lược đồ bên ngoài được tạo trong Amazon Redshift và nyc_taxi_yellow_iceberg
là bảng trong cơ sở dữ liệu AWS Glue được sử dụng trong truy vấn:
Dữ liệu truy vấn đầu ra trong ảnh chụp màn hình sau đây cho thấy bảng AWS Glue có định dạng Iceberg có thể truy vấn được bằng Redshift Spectrum.
Kiểm tra kế hoạch giải thích truy vấn bảng Iceberg
Bạn có thể sử dụng truy vấn sau để nhận đầu ra kế hoạch giải thích, cho thấy định dạng là ICEBERG
:
Xác thực các bản cập nhật để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu
Sau khi quá trình cập nhật hoàn tất trên bảng Iceberg, bạn có thể truy vấn Amazon Redshift để xem chế độ xem dữ liệu nhất quán về mặt giao dịch. Hãy chạy truy vấn bằng cách chọn một vendorid
và đối với một điểm đón và trả khách nhất định:
Tiếp theo, cập nhật giá trị của passenger_count
để 4 và trip_distance
đến 9.4 cho một vendorid
và một số ngày đón và trả khách nhất định ở Athena:
Cuối cùng, hãy chạy truy vấn sau trong Trình soạn thảo truy vấn v2 để xem giá trị được cập nhật của passenger_count
và trip_distance
:
Như minh họa trong ảnh chụp màn hình sau, các thao tác cập nhật trên bảng Iceberg có sẵn trong Amazon Redshift.
Tạo chế độ xem thống nhất của bảng cục bộ và dữ liệu lịch sử trong Amazon Redshift
Là một chiến lược kiến trúc dữ liệu hiện đại, bạn có thể sắp xếp dữ liệu lịch sử hoặc dữ liệu ít được truy cập thường xuyên hơn trong hồ dữ liệu và giữ dữ liệu được truy cập thường xuyên trong kho dữ liệu Redshift. Điều này mang lại sự linh hoạt để quản lý phân tích trên quy mô lớn và tìm ra giải pháp kiến trúc hiệu quả nhất về mặt chi phí.
Trong ví dụ này, chúng tôi tải dữ liệu của 2 năm vào bảng Redshift; phần còn lại của dữ liệu vẫn nằm trên hồ dữ liệu S3 vì tập dữ liệu đó ít được truy vấn thường xuyên hơn.
- Sử dụng đoạn mã sau để tải 2 năm dữ liệu vào
nyc_taxi_yellow_recent
bảng trong Amazon Redshift, tìm nguồn từ bảng Iceberg: - Tiếp theo, bạn có thể xóa dữ liệu của 2 năm qua khỏi bảng Iceberg bằng lệnh sau trong Athena vì bạn đã tải dữ liệu vào bảng Redshift ở bước trước:
Sau khi bạn hoàn thành các bước này, bảng Redshift có 2 năm dữ liệu và phần dữ liệu còn lại nằm trong bảng Iceberg trong Amazon S3.
- Tạo chế độ xem bằng cách sử dụng
nyc_taxi_yellow_iceberg
Bàn tảng băng trôi vànyc_taxi_yellow_recent
bảng trong Amazon Redshift: - Bây giờ hãy truy vấn chế độ xem, tùy thuộc vào điều kiện bộ lọc, Redshift Spectrum sẽ quét dữ liệu Iceberg, bảng Redshift hoặc cả hai. Truy vấn mẫu sau đây trả về một số bản ghi từ mỗi bảng nguồn bằng cách quét cả hai bảng:
Tiến hóa phân vùng
công dụng của tảng băng trôi phân vùng ẩn, điều đó có nghĩa là bạn không cần thêm phân vùng theo cách thủ công cho các bảng Apache Iceberg của mình. Giá trị phân vùng mới hoặc thông số phân vùng mới (thêm hoặc xóa cột phân vùng) trong bảng Apache Iceberg được Amazon Redshift tự động phát hiện và không cần thao tác thủ công để cập nhật phân vùng trong định nghĩa bảng. Ví dụ sau đây chứng minh điều này.
Trong ví dụ của chúng tôi, nếu bảng Iceberg nyc_taxi_yellow_iceberg
ban đầu được phân vùng theo năm và sau đó là cột vendorid
được thêm dưới dạng cột phân vùng bổ sung thì Amazon Redshift có thể truy vấn bảng Iceberg một cách liền mạch nyc_taxi_yellow_iceberg
với hai sơ đồ phân vùng khác nhau trong một khoảng thời gian.
Những điều cần cân nhắc khi truy vấn bảng Iceberg bằng Amazon Redshift
Trong giai đoạn xem trước, hãy cân nhắc những điều sau khi sử dụng Amazon Redshift với bảng Iceberg:
- Chỉ các bảng Iceberg được xác định trong Danh mục dữ liệu AWS Glue mới được hỗ trợ.
- Các lệnh TẠO hoặc THAY ĐỔI bảng bên ngoài không được hỗ trợ, điều đó có nghĩa là bảng Iceberg đã tồn tại trong cơ sở dữ liệu AWS Glue.
- Truy vấn du hành thời gian không được hỗ trợ.
- Phiên bản Iceberg 1 và 2 được hỗ trợ. Để biết thêm chi tiết về các phiên bản định dạng Iceberg, hãy tham khảo Định dạng phiên bản.
- Để biết danh sách các loại dữ liệu được hỗ trợ với bảng Iceberg, hãy tham khảo Các kiểu dữ liệu được hỗ trợ với bảng Apache Iceberg (xem trước).
- Giá truy vấn bảng Iceberg cũng giống như truy cập bất kỳ định dạng dữ liệu nào khác bằng Amazon Redshift.
Để biết thêm chi tiết về những điều cần cân nhắc khi xem trước bảng định dạng Iceberg, hãy tham khảo Sử dụng bảng Apache Iceberg với Amazon Redshift (bản xem trước).
Phản hồi của khách hàng
“Tinuiti, công ty tiếp thị hiệu suất độc lập lớn nhất, xử lý khối lượng lớn dữ liệu hàng ngày và phải có chiến lược kho dữ liệu và hồ dữ liệu mạnh mẽ để các nhóm nghiên cứu thị trường của chúng tôi lưu trữ và phân tích tất cả dữ liệu khách hàng của chúng tôi một cách dễ dàng, giá cả phải chăng, an toàn. và một cách mạnh mẽ,” Justin Manus, Giám đốc Công nghệ tại Tinuiti cho biết. “Sự hỗ trợ của Amazon Redshift dành cho các bảng Apache Iceberg trong hồ dữ liệu của chúng tôi, vốn là nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất, giải quyết một thách thức quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và khả năng truy cập, đồng thời đơn giản hóa hơn nữa quy trình tích hợp dữ liệu của chúng tôi để truy cập tất cả dữ liệu được nhập từ các nguồn khác nhau và hỗ trợ chúng tôi. tiềm năng thương hiệu của khách hàng.”
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã giới thiệu cho bạn ví dụ về truy vấn bảng Iceberg trong Redshift bằng cách sử dụng các tệp được lưu trữ trong Amazon S3, được phân loại dưới dạng bảng trong Danh mục dữ liệu AWS Glue và minh họa một số tính năng chính như cập nhật và xóa cấp hàng hiệu quả, và trải nghiệm tiến hóa lược đồ để người dùng khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn bằng Athena.
Bạn có thể sử dụng Amazon Redshift để chạy truy vấn trên các bảng kho dữ liệu ở nhiều tệp và định dạng bảng khác nhau, chẳng hạn như Apache Hudi và Hồ Delta, và bây giờ với Tảng băng trôi Apache (xem trước), cung cấp các tùy chọn bổ sung cho nhu cầu về kiến trúc dữ liệu hiện đại của bạn.
Chúng tôi hy vọng điều này mang lại cho bạn điểm khởi đầu tuyệt vời để truy vấn các bảng Iceberg trong Amazon Redshift.
Về các tác giả
Rohit Bansal là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia phân tích tại AWS. Anh ấy chuyên về Amazon Redshift và làm việc với khách hàng để xây dựng các giải pháp phân tích thế hệ tiếp theo bằng cách sử dụng các dịch vụ AWS Analytics khác.
Satish Sathiya là Kỹ sư sản phẩm cao cấp tại Amazon Redshift. Anh ấy là một người đam mê dữ liệu lớn cuồng nhiệt, cộng tác với khách hàng trên toàn cầu để đạt được thành công và đáp ứng nhu cầu về kho dữ liệu và kiến trúc hồ dữ liệu của họ.
Ranjan Miến Điện là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia phân tích tại AWS. Anh ấy chuyên về Amazon Redshift và giúp khách hàng xây dựng các giải pháp phân tích có thể mở rộng. Ông có hơn 16 năm kinh nghiệm trong các công nghệ lưu trữ dữ liệu và cơ sở dữ liệu khác nhau. Anh đam mê tự động hóa và giải quyết các vấn đề của khách hàng bằng các giải pháp đám mây.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/query-your-iceberg-tables-in-data-lake-using-amazon-redshift-preview/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 16
- 17
- 2020
- 2021
- 22
- 26
- 28
- 30
- 385
- 46
- 500
- 53
- 7
- 8
- 9
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- truy cập
- khả năng tiếp cận
- truy cập
- Đạt được
- ngang qua
- thêm vào
- thêm
- thêm vào
- địa chỉ
- giá cả phải chăng
- Tất cả
- cho phép
- Đã
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- amazon Athena
- Amazon EMR
- Amazon Web Services
- số lượng
- an
- Phân tích
- Phân tích
- phân tích
- phân tích
- và
- bất kì
- Apache
- kiến trúc
- LÀ
- xung quanh
- Mảng
- AS
- At
- tự động
- tự động hóa
- có sẵn
- AWS
- Keo AWS
- cơ sở
- bởi vì
- trước
- được
- lớn
- Dữ Liệu Lớn.
- ràng buộc
- Blog
- cả hai
- thương hiệu
- xây dựng
- kinh doanh
- kinh doanh thông minh
- by
- CAN
- khả năng
- khả năng
- Danh mục hàng
- trung tâm
- nhất định
- thách thức
- thay đổi
- chánh
- Giám đốc Công nghệ
- khách hàng
- đám mây
- mã
- bộ sưu tập
- Cột
- Cột
- hoàn thành
- phức tạp
- điều kiện
- Hãy xem xét
- sự cân nhắc
- thích hợp
- chứa
- chuyển đổi
- phối hợp
- chi phí-hiệu quả
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- quan trọng
- khách hàng
- dữ liệu khách hàng
- khách hàng
- tiền thưởng
- dữ liệu
- tích hợp dữ liệu
- Hồ dữ liệu
- kho dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- bộ dữ liệu
- Ngày
- Mặc định
- xác định
- định nghĩa
- các định nghĩa
- đồng bằng
- chứng minh
- chứng minh
- chứng minh
- Tùy
- Thiết kế
- chi tiết
- phát hiện
- Dev
- khác nhau
- trực tiếp
- dont
- tăng gấp đôi
- tải về
- mỗi
- dễ dàng
- dễ dàng
- biên tập viên
- hiệu quả
- hay
- loại bỏ
- cho phép
- Động cơ
- ky sư
- người đam mê
- nhập
- Ether (ETH)
- sự tiến hóa
- ví dụ
- tồn tại
- hiện tại
- kinh nghiệm
- Giải thích
- khám phá
- kéo dài
- ngoài
- thêm
- NHANH
- Tính năng
- Tập tin
- Các tập tin
- lọc
- Tìm kiếm
- Công ty
- Tên
- Linh hoạt
- tiếp theo
- Trong
- định dạng
- thường xuyên
- từ
- đầy đủ
- xa hơn
- được
- cho
- toàn cầu
- Đi
- tuyệt vời
- Nhóm
- Xử lý
- Có
- he
- giúp
- lịch sử
- mong
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- HTML
- http
- HTTPS
- if
- in
- độc lập
- thông tin
- hội nhập
- Sự thông minh
- trong
- IT
- ITS
- tham gia
- jpg
- json
- Justin
- Giữ
- Key
- hồ
- lớn
- lớn nhất
- Họ
- một lát sau
- mới nhất
- LEARN
- ít
- Lượt thích
- LIMIT
- Dòng
- LINK
- Danh sách
- tải
- địa phương
- địa điểm thư viện nào
- duy trì
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- cách thức
- nhãn hiệu
- thủ công
- bản đồ
- thị trường
- Marketing
- có nghĩa
- Gặp gỡ
- Siêu dữ liệu
- hiện đại
- chi tiết
- hầu hết
- di chuyển
- di chuyển
- phải
- tên
- tự nhiên
- Cần
- cần thiết
- nhu cầu
- Mới
- tiếp theo
- thế hệ kế tiếp
- Không
- ghi
- tại
- con số
- NYC
- of
- Nhân viên văn phòng
- on
- mở
- hoạt động
- Hoạt động
- Tối ưu hóa
- tối ưu hóa
- tối ưu hóa
- Các lựa chọn
- or
- ban đầu
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- đầu ra
- kết thúc
- trang
- đam mê
- thực hiện
- hiệu suất
- thời gian
- kế hoạch
- kế hoạch
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Điểm
- Bài đăng
- tiềm năng
- quyền lực
- điều kiện tiên quyết
- Xem trước
- trước
- trước đây
- vấn đề
- quá trình
- Sản phẩm
- tài sản
- cung cấp
- công khai
- truy vấn
- Reading
- hồ sơ
- giảm
- khu
- tẩy
- thay thế
- cần phải
- REST của
- Trả về
- mạnh mẽ
- chạy
- chạy
- tương tự
- thấy
- nói
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- quét
- quét
- quét
- đề án
- liền mạch
- liền mạch
- Phần
- an toàn
- xem
- cao cấp
- Không có máy chủ
- DỊCH VỤ
- định
- nên
- hiển thị
- cho thấy
- thể hiện
- Chương trình
- Đơn giản
- duy nhất
- giải pháp
- Giải pháp
- Giải quyết
- một số
- nguồn
- nguồn
- Tìm nguồn cung ứng
- chuyên gia
- chuyên
- đặc điểm kỹ thuật
- thông số kỹ thuật
- quang phổ
- SQL
- Tiêu chuẩn
- Bắt đầu
- Tuyên bố
- số liệu thống kê
- Bước
- Các bước
- là gắn
- hàng
- lưu trữ
- cửa hàng
- Chiến lược
- Chuỗi
- thành công
- như vậy
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- bàn
- đội
- Công nghệ
- Công nghệ
- hàng chục
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- Nguồn
- cung cấp their dịch
- sau đó
- Kia là
- điều này
- hàng ngàn
- Thông qua
- thời gian
- du hành thời gian
- dấu thời gian
- đến
- bây giờ
- công cụ
- giao dịch
- đi du lịch
- Sự thật
- hai
- kiểu
- loại
- thống nhât
- công đoàn
- mở khóa
- Cập nhật
- cập nhật
- Cập nhật
- Sử dụng
- sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- HIỆU LỰC
- giá trị
- Các giá trị
- nhiều
- khác nhau
- rất
- thông qua
- Xem
- khối lượng
- Kho
- Kho bãi
- là
- Đường..
- we
- web
- các dịch vụ web
- khi nào
- cái nào
- CHÚNG TÔI LÀ
- rộng
- rộng rãi
- sẽ
- với
- công trinh
- năm
- năm
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet