使用 UNLOAD 将查询结果从 Timestream 导出到 S3 LiveAnalytics - Amazon Timestream
优势使用案例
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使用 UNLOAD 将查询结果从 Timestream 导出到 S3 LiveAnalytics

LiveAnalytics 目前，Amazon Timestream 允许您使用该语句以经济实惠且安全的方式将查询结果导出到 Amazon S3。UNLOAD使用该UNLOAD语句，您现在可以以 Apache Parquet 或逗号分隔值 (CSV) 格式将时间序列数据导出到选定的 S3 存储桶，从而可以灵活地与其他服务一起存储、合并和分析您的时间序列数据。该UNLOAD语句允许您以压缩方式导出数据，从而减少传输的数据和所需的存储空间。 UNLOAD还支持在导出数据时根据所选属性进行分区，从而提高性能并缩短下游服务访问数据的处理时间。此外，您还可以使用 Amazon S3 托管密钥 (SSE-S3) 或密 Amazon 钥管理服务 (Amazon KMS) 托管密钥 (SSE-KMS) 对导出的数据进行加密。

从 Timestream 卸载的好处 LiveAnalytics

使用该UNLOAD语句的主要好处如下。

  • 操作简便 — 使用该UNLOAD语句，您可以在单个查询请求中以 Apache Parquet 或 CSV 格式导出千兆字节的数据，从而可以灵活地选择最适合下游处理需求的格式，并使构建数据湖变得更加容易。

  • 安全且具有成本效益 — UNLOAD 声明提供了以压缩方式将数据导出到 S3 存储桶并使用客户托管密钥对数据进行加密（SSE-KMS 或 SSE_S3）的功能，从而降低数据存储成本并防止未经授权的访问。

  • 性能-使用UNLOAD语句，您可以在导出到 S3 存储桶时对数据进行分区。对数据进行分区使下游服务能够并行处理数据，从而缩短其处理时间。此外，下游服务只能处理他们需要的数据，从而减少了所需的处理资源，从而减少了相关成本。

从 Timestream 卸载的用例 LiveAnalytics

您可以使用UNLOAD语句将数据写入您的 S3 存储桶到以下内容。

  • 构建数据仓库 — 您可以将千兆字节的查询结果导出到 S3 存储桶中，更轻松地将时序数据添加到数据湖中。您可以使用诸如 Amazon Athena 和 Amazon Redshift 之类的服务将您的时间序列数据与其他相关数据相结合，从而得出复杂的业务见解。

  • 构建 AI 和 ML 数据管道 — 该UNLOAD语句使您能够轻松地为访问时序数据的机器学习模型构建数据管道，从而更轻松地将时间序列数据与 Amazon SageMaker 和 Amazon EMR 等服务一起使用。

  • 简化 ETL 处理 — 将数据导出到 S3 存储桶可以简化对数据执行提取、转换、加载 (ETL) 操作的过程，使您能够无缝使用第三方工具或 Amazon 服务（例如 G Amazon lue）来处理和转换数据。