स्ट्रीमिंग डेटा केस स्टडी
AWS Kinesis और Lambda के साथ स्ट्रीमिंग डेटा
Maksim Pecherskiy
Data Engineer
इस अध्याय में
इनकमिंग डेटा Firehose को भेजें
डेटा स्टोर करें
डेटा विज़ुअलाइज़ करें
रियल-टाइम अलर्ट सेट करें
स्ट्रीम मॉनिटर करें
आवश्यकताओं का सेट पूरा करें
आवश्यकताएँ
Tweets में #sandiego हैशटैग होना चाहिए
Tweets रियल-टाइम में आने चाहिए
Tweets में sentiment एन्हांसमेंट होना चाहिए
पिछले 15 मिनट का डेटा विज़ुअलाइज़ करें
5 मिनट में >3 नेगेटिव ट्वीट्स हों तो मैनेजर को सूचित करें
स्ट्रीम को डाउनटाइम में डेटा लॉस कम रखना चाहिए
डेटा बाद में विश्लेषण के लिए बना रहना चाहिए
Tweets रियल-टाइम में आते हैं
Sentiment से समृद्ध
बाद के विश्लेषण के लिए डेटा बना रहना चाहिए
आखिरी 15 मिनट विज़ुअलाइज़ करें
Redshift बनाम Elasticsearch
Redshift
साफ टेबल्स में डेटा स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किया गया
स्कीमा डेटाबेस में परिभाषित होता है
क्वेरी के लिए SQL
Tableau जैसे BI टूल्स के साथ बढ़िया काम करता है
Elasticsearch
स्कीमा-लेस - लॉग्स और टेक्स्ट के लिए अच्छा
स्कीमा क्वेरी के दौरान बनता है
क्वेरी के लिए अपनी भाषा उपयोग करता है
अपनी UI - Kibana है
अभ्यास करते हैं!
AWS Kinesis और Lambda के साथ स्ट्रीमिंग डेटा
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