Amazon Redshift annonce aujourd'hui la sortie en avant-première de la prise en charge d'Apache Iceberg, permettant aux utilisateurs d'exécuter des requêtes analytiques sur des tables Apache Iceberg au sein de Redshift. Amazon Redshift est un service cloud d'entrepôt de données de qualité entreprise, à l'échelle du pétaoctet, utilisé par des dizaines de milliers de clients. Que vos données soient stockées dans des magasins de données opérationnels, des data lakes, des moteurs de streaming ou dans votre entrepôt de données, Amazon Redshift vous aide à ingérer rapidement, à partager des données en toute sécurité et à obtenir les meilleures performances pour le meilleur prix. Apache Iceberg, l'un des formats de table ouverts les plus récents, a été utilisé par de nombreux clients pour simplifier le traitement des données sur des tables en expansion rapide et en constante évolution stockées dans des data lakes.
Les clients ont utilisé Amazon Redshift pour exécuter des requêtes sur des tables de data lake dans divers formats de fichiers et de tables, obtenant une large gamme de scalabilité à travers les charges de travail de l'entrepôt de données et du data lake. Les cas d'utilisation des data lakes continuent d'évoluer et deviennent de plus en plus sophistiqués, nécessitant des capacités comme la cohérence transactionnelle pour les mises à jour et les suppressions au niveau des enregistrements tout en ayant un support transparent pour l'évolution des schémas et des partitions. Vous pouvez maintenant utiliser Amazon Redshift pour interroger vos tables Apache Iceberg dans AWS Glue Data Catalog tandis que d'autres utilisateurs ou applications peuvent effectuer en toute sécurité des manipulations de données sur vos tables en utilisant des services respectant les principes ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) tels qu'Amazon EMR, Amazon Athena, et AWS Glue.
Communiqué traduit et résumé par ChatGPT, sous le contrôle d'un véritable humain ;-)
Les clients ont utilisé Amazon Redshift pour exécuter des requêtes sur des tables de data lake dans divers formats de fichiers et de tables, obtenant une large gamme de scalabilité à travers les charges de travail de l'entrepôt de données et du data lake. Les cas d'utilisation des data lakes continuent d'évoluer et deviennent de plus en plus sophistiqués, nécessitant des capacités comme la cohérence transactionnelle pour les mises à jour et les suppressions au niveau des enregistrements tout en ayant un support transparent pour l'évolution des schémas et des partitions. Vous pouvez maintenant utiliser Amazon Redshift pour interroger vos tables Apache Iceberg dans AWS Glue Data Catalog tandis que d'autres utilisateurs ou applications peuvent effectuer en toute sécurité des manipulations de données sur vos tables en utilisant des services respectant les principes ACID (atomicité, cohérence, isolation et durabilité) tels qu'Amazon EMR, Amazon Athena, et AWS Glue.
Communiqué traduit et résumé par ChatGPT, sous le contrôle d'un véritable humain ;-)
Autres articles
-
Starburst devient compatible avec Confluent Tableflow pour simplifier l'intégration des données Kafka vers Iceberg
-
Snowflake annonce des améliorations avec Apache Iceberg pour optimiser les données ouvertes et les performances en intelligence artificielle
-
Intelligence Artificielle : les dirigeants face au défi des compétences
-
La nouvelle plateforme Confluent pour Apache Flink facilite la gestion et la sécurisation du traitement de flux haute performance on-premises
-
Teradata lance des cas d’usage d’IA générative à démarrage rapide grâce à l’intégration d’Amazon Bedrock
