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AWS SAP-C02教程8-大数据和机器学习

接下来是一个组跟数据和机器学习有关的内容，这部分在SAP-C02考试中目前占比可能不多且不是很深入，但是随着AI的趋势，这部分内容将会越来越重要，但是经常会出现在考题的选项中，因此了解其基本功能和在解决方案中的应用也是非常重要的。

目录

  • 1 大数据
    • 1.1 Kinesis家族
      • 1.1.1 Kinesis Data Streams
        • 1.1.1.1 基本特性
        • 1.1.1.2 分片
        • 1.1.1.3 生产者和消费者
      • 1.1.2 Kinesis Data Firehose
        • 1.1.2.1 基本特性
        • 1.1.2.2 典型架构
        • 1.1.2.3 Firehose与Stream的最大区别
      • 1.1.3 Kinesis Data Analytics
        • 1.1.3.1 基本特性
        • 1.1.3.2 典型架构
        • 1.1.3.3 应用场景
      • 1.1.4 Kinesis Video Streams
        • 1.1.4.1 基本特性
        • 1.1.4.2 典型架构
      • 1.1.4 流数据Sream典型架构
    • 1.2 Redshift
      • 1.2.1 基本特性
      • 1.2.2 Snapshots & DR
      • 1.2.3 高级特性
    • 1.3 Athena
      • 1.3.1 基本特性
      • 1.3.2 典型架构
    • 1.4 Quicksight
    • 1.5 EMR
      • 1.5.1 基本特性
      • 1.5.2 EMR节点成本选择
    • 1.6 大数据架构总结
      • 1.6.1 数据集成管道
      • 1.6.2 数据分析层
      • 1.6.3 数仓架构比较
  • 2 机器学习
    • 2.1 Rekognition
    • 2.2 Transcribe
    • 2.3 Polly
    • 2.4 Translate
    • 2.5 Comprehend
    • 2.6 Comprehend Medical
    • 2.7 SageMaker
    • 2.8 Forecast
    • 2.9 Kendra
    • 2.10 Personalize
    • 2.11 Textract
    • 2.12 Lex
    • 2.13 Connect
    • 2.14 考试总结

1 大数据

1.1 Kinesis家族

Kinesis家族有4个套件，主要是做流式处理。如果你关注过大数据flink、spark等组件，那么对Kinesis就不陌生，以下是Kinesis的作用：

  • 处理流式大数据
  • 适用于：日志处理、IoT、metrics、clickstream等场景
  • 接近实时的数据处理
  • 默认有3-AZ多可用区副本

其中有3个套件是经常组合在一起，如下图
AWS SAP-C02教程8-大数据和机器学习_第1张图片

  • 通过Kinesis Data Streams接收来自外部数据
  • 通过Kinesis Data Analytics进行数据分析处理
  • 通过Kinesis Data Firehose将数据输送到其它存储做分析或备份

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