6.Best Practices for Handling Big Data with Python in

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

大数据处理是企业中最常用的一种数据分析方法。Amazon Web Services (AWS) 提供了很多工具帮助用户进行大数据的存储、处理、分析等工作。下面,我将分享一些在 AWS 上处理大数据的方法和技巧。希望能给读者带来帮助。

本文适合具有一定Python编程基础的工程师阅读。如果你不熟悉Python或者对AWS上的大数据处理不了解,可以先阅读下面这些文章:

注意:以下所有的代码都是基于Python3+进行编写

2.基本概念术语说明

Amazon EC2(Elastic Cloud Compute)

EC2是亚马逊推出的一款弹性计算服务,用户可以在其平台上快速部署虚拟机或容器化应用,并可通过它对应用程序和环境进行自动配置,从而实现按需付费和高可用性。

EC2可以运行在多种类型的硬件上,包括标准的IA架构服务器、高性能计算型ASIC服务器和GPU加速卡。EC2为用户提供了全面的可靠性和服务水平保证,还可以灵活调整配置。

Amazon S3(Simple Storage Service)

S3是一种对象存储服务,可以提供静态资源的访问及存储。它为用户提供一个简单、可扩展、安全的云存储平台,用于存储各种类型的数据,如图片、视频、音频、文件、备份等。

S3支持多种存储方式,包括低延迟、高可用、分层、冗余备份、异地复制、内置版本控制、数据报告和审核等功能。S3提供的RESTful API可以

你可能感兴趣的:(大数据AI人工智能,机器学习,自然语言处理,人工智能,语言模型,编程实践,开发语言,架构设计)