当前位置: 首页 > news >正文

使用AWS Redshift从AWS MSK中读取数据

Amazon Redshift 流式摄取的目的是简化将流式数据直接从流式服务摄取到 Amazon Redshift 或 Amazon Redshift Serverless 的过程。

官方文档[1]中有详细步骤。用unauthenticated, IAM 的方式均可以进行连接,只不过使用的是不同端口:9092或者9098

[1] https://docs.amazonaws.cn/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion-getting-started-MSK.html

使用IAM方式:

dev=# CREATE EXTERNAL SCHEMA external_schema_name_msk
FROM MSK
IAM_ROLE default
AUTHENTICATION iam
URI 'b-3.testtest.6ruea7.c2.kafka.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn:9098';
CREATE SCHEMA
Time: 309.537 msdev=# SELECT schemaname, tablename
FROM SVV_EXTERNAL_TABLES
WHERE schemaname = 'external_schema_name_msk';schemaname        |      tablename
--------------------------+---------------------external_schema_name_msk | __amazon_msk_canaryexternal_schema_name_msk | __consumer_offsetsexternal_schema_name_msk | kafka-default-topic
(3 rows)dev=# CREATE MATERIALIZED VIEW common_msk_cdp_wecom_tag AUTO REFRESH YES AS
SELECT * FROM external_schema_name_msk."kafka-default-topic";
CREATE MATERIALIZED VIEW
Time: 667.501 msdev=# select kafka_timestamp from common_msk_cdp_wecom_tag;kafka_timestamp 
-----------------
(0 rows)Time: 18.564 msdev=# refresh MATERIALIZED VIEW common_msk_cdp_wecom_tag;
INFO:  Materialized view common_msk_cdp_wecom_tag was incrementally updated successfully. Stream returned no new data.
REFRESH
Time: 1493.006 msdev=# select kafka_timestamp from common_msk_cdp_wecom_tag;kafka_timestamp
-------------------------2024-10-12 04:49:19.6932024-10-12 04:49:20.1362024-10-12 04:49:20.1932024-10-12 04:49:20.2062024-10-12 04:49:20.2142024-10-12 04:49:20.2412024-10-12 04:49:20.2482024-10-12 04:49:20.256
(8 rows)Time: 6141.639 ms

使用Unauthenticated 方式:

dev=# CREATE EXTERNAL SCHEMA msktest
dev-# FROM MSK
dev-# IAM_ROLE 'arn:aws-cn:iam::123456789:role/shiranredshift'
dev-# AUTHENTICATION none
dev-# CLUSTER_ARN 'arn:aws-cn:kafka:cn-north-1:123456789:cluster/shiranmsk/03260cbd-b23c-442f-a858-8af96e6b90de-2';
CREATE SCHEMA
dev=#
dev=#
dev=# CREATE MATERIALIZED VIEW mskview AUTO REFRESH YES AS
dev-# SELECT *
dev-# FROM msktest."mirror1";
CREATE MATERIALIZED VIEW
dev=#
dev=#
dev=# select * from mskview;kafka_partition | kafka_offset | kafka_timestamp_type | kafka_timestamp | kafka_key | kafka_value | kafka_head
ers | refresh_time
-----------------+--------------+----------------------+-----------------+-----------+-------------+-----------
----+--------------
(0 rows)dev=#

相关文章:

使用AWS Redshift从AWS MSK中读取数据

Amazon Redshift 流式摄取的目的是简化将流式数据直接从流式服务摄取到 Amazon Redshift 或 Amazon Redshift Serverless 的过程。 官方文档[1]中有详细步骤。用unauthenticated, IAM 的方式均可以进行连接,只不过使用的是不同端口:9092或者9098 [1] h…...

从0开始学统计-数据类别与测量层次

数据分析前,我们首先要弄清楚数据的分类。数据并不仅仅是一堆数字和文字,它们实际上代表了我们看待事物属性的不同视角。从最宽泛的角度出发,我们可以将数据划分为定量(比如用数字表示)或者定性(例如&#…...

使用AIM对SAP PO核心指标的自动化巡检监控

一、背景 由于SAP PO系统维护成本较高,各类型异常报错等都需要人员进行时刻监控和响应,遂由AIM平台进行自动化巡检SAP PO的各指标,然后告警通知用户,节省维护成本和提高工作效率 二、核心指标监控 SAP PO失败消息 适用于S…...

C++——unordered_map和unordered_set的封装

unordered_map和unordered_set的底层结构用到的都是在哈希表模拟实现中的哈希桶的实现方式,哈希桶的具体实现我已经在哈希表的模拟实现里做过详细的介绍,这边会引用里面的代码进行改造和封装,同时为了方便操作,同样我采用二倍扩容…...

微信小程序scroll-view吸顶css样式化表格的表头及iOS上下滑动表头的颜色覆盖、z-index应用及性能分析

微信小程序scroll-view吸顶css样式化表格的表头及iOS上下滑动表头的颜色覆盖、z-index应用及性能分析 目录 微信小程序scroll-view吸顶css样式化表格的表头及iOS上下滑动表头的颜色覆盖、z-index应用及性能分析 1、iOS在scroll-view内部上下滑动吸顶的现象 正常的上下滑动吸顶…...

【高中数学】数列

等差数列前 n n n 项和性质 公式一: S n n ( a 1 a n ) 2 S_n\frac{n(a_1a_n)}{2} Sn​2n(a1​an​)​ 公式二: S n n a 1 n ( n − 1 ) 2 d S_nna_1\frac{n(n-1)}{2}d Sn​na1​2n(n−1)​d 性质1:等差数列中依次 k k k 项之和 S …...

数字媒体技术基础:AMF(ACES 元数据文件 )

在现代电影和电视制作中,色彩管理变得越来越重要。ACES(Academy Color Encoding System,美国电影艺术与科学学院颜色编码系统)是一个广泛采用的色彩管理和交换系统,旨在解决不同设备、软件和工作流程之间的色彩不一致问…...

Apache Dubbo (RPC框架)

本文参考官方文档:Apache Dubbo 1. Dubbo 简介与核心功能 Apache Dubbo 是一个高性能、轻量级的开源Java RPC框架,用于快速开发高性能的服务。它提供了服务的注册、发现、调用、监控等核心功能,以及负载均衡、流量控制、服务降级等高级功能。…...

LeetCode 3226. 使两个整数相等的位更改次数

. - 力扣(LeetCode) 题目 给你两个正整数 n 和 k。你可以选择 n 的 二进制表示 中任意一个值为 1 的位,并将其改为 0。 返回使得 n 等于 k 所需要的更改次数。如果无法实现,返回 -1。 示例 1: 输入: n …...

面试经典 150 题:189、383

189. 轮转数组 【参考代码】 class Solution { public:void rotate(vector<int>& nums, int k) {int size nums.size();if(1 size){return;}vector<int> temp(size);//k k % size;for(int i0; i<size; i){temp[(i k) % size] nums[i];}nums temp; }…...

Python模拟真人动态生成鼠标滑动路径

一.简介 鼠标轨迹算法是一种模拟人类鼠标操作的程序&#xff0c;它能够模拟出自然而真实的鼠标移动路径。 鼠标轨迹算法的底层实现采用C/C语言&#xff0c;原因在于C/C提供了高性能的执行能力和直接访问操作系统底层资源的能力。 鼠标轨迹算法具有以下优势&#xff1a; 模拟…...

如何压缩pdf文件的大小?5分钟压缩pdf的方法推荐

如何压缩pdf文件的大小&#xff1f;在现代办公和学习中&#xff0c;PDF文件因其稳定性和广泛的兼容性被广泛使用。然而&#xff0c;随着文件内容的增多&#xff0c;制作好的PDF文件常常变得过大&#xff0c;给使用带来了诸多不便。无论是电子邮件附件的发送&#xff0c;还是在线…...

【SQL】[2BP01] ERROR: cannot drop table course because other objects depend on it

问题描述 在尝试执行以下SQL语句时&#xff0c;发生错误。 DROP TABLE Course RESTRICT;执行以上语句后&#xff0c;系统返回了一个错误提示&#xff1a; [2BP01] ERROR: cannot drop table course because other objects depend on it 详细&#xff1a;constraint sc_cno_…...

gbase8s之spring框架用druid中间件报语法错误

spring框架 调用druid中间件 时报这个错&#xff1a; MetaDataAccessException: Could not get Connection for extracting meta-data; nested exception is org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection; nested exception …...

【网络安全】|nessus使用

1、扫描结果分析&#xff1a; Sev&#xff1a;漏洞的严重性级别 CVSS&#xff1a;量化漏洞严重性的标准&#xff0c;通过计算得出一个分数&#xff0c;分数越高表示漏洞越严重。 VPR&#xff1a;基于风险的评分系统&#xff0c;帮助组织优先处理风险最高的漏洞。 EPSS&#xf…...

CSRA2的LINUX操作系统24年11月2日上午上课笔记

几个查找命令&#xff1a; .whereis:查看文件的路径,查看可执行文件的路径&#xff0c;一级相应文档路径。 .which:查看系统可执行的文件的路径&#xff0c;以及命令的别名等信息 .local&#xff1a;他会将linux中的所有文件的路径信息保存到数据库中&#xff0c;在数据库中查…...

通过分解质因数求若干个数的最小公倍数

求最小公倍数的常规方法回顾 暴力枚举法 long long work(long long a,long long b) {for(long long imax(a,b);;i)if(i%a0&&i%b0)return i; }大数翻倍法 long long work(long long a,long long b) {if(a<b) swap(a,b);for(long long ia;;ia) // i 是 a 的倍数&#…...

数据库三范式(1NF、2NF、3NF)

1NF&#xff08;第一范式&#xff09; 定义&#xff1a;确保每一列都是原子值&#xff0c;即是不可分割的基础数据项。 所谓第一范式&#xff08;1NF&#xff09;是指在关系模型中&#xff0c;对于添加列的一个规范要求&#xff0c;所有的列都 应该是原子性的&#xff0c;即数…...

C语言_数据结构_顺序表

1. 本章重点 顺序表初始化顺序表尾插顺序表尾删顺序表头插顺序表头删顺序表查找顺序表在pos位置插入x顺序表删除pos位置的值顺序表销毁顺序表打印 2. 顺序表的概念及结构 顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构&#xff0c;一般情况下采用数组存储…...

Llama 3.2 Vision Molmo:多模态开源生态系统基础

编者按&#xff1a; 视觉功能的融入对模型能力和推理方式的影响如何&#xff1f;当我们需要一个既能看懂图像、又能生成文本的 AI 助手时&#xff0c;是否只能依赖于 GPT-4V 这样的闭源解决方案&#xff1f; 我们今天为大家分享的这篇文章&#xff0c;作者的核心观点是&#xf…...

python打卡day49

知识点回顾&#xff1a; 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业&#xff1a;尝试对今天的模型检查参数数目&#xff0c;并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效

在连锁超市冷库运营中&#xff0c;高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术&#xff0c;实现年省电费15%-60%&#xff0c;且不改动原有装备、安装快捷、…...

12.找到字符串中所有字母异位词

&#x1f9e0; 题目解析 题目描述&#xff1a; 给定两个字符串 s 和 p&#xff0c;找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义&#xff1a; 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同&#xff0c;顺序无所谓&#xff0c;则互为…...

Android第十三次面试总结(四大 组件基础)

Activity生命周期和四大启动模式详解 一、Activity 生命周期 Activity 的生命周期由一系列回调方法组成&#xff0c;用于管理其创建、可见性、焦点和销毁过程。以下是核心方法及其调用时机&#xff1a; ​onCreate()​​ ​调用时机​&#xff1a;Activity 首次创建时调用。​…...

Hive 存储格式深度解析:从 TextFile 到 ORC,如何选对数据存储方案?

在大数据处理领域&#xff0c;Hive 作为 Hadoop 生态中重要的数据仓库工具&#xff0c;其存储格式的选择直接影响数据存储成本、查询效率和计算资源消耗。面对 TextFile、SequenceFile、Parquet、RCFile、ORC 等多种存储格式&#xff0c;很多开发者常常陷入选择困境。本文将从底…...

算法岗面试经验分享-大模型篇

文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer &#xff08;1&#xff09;资源 论文&a…...

虚拟电厂发展三大趋势:市场化、技术主导、车网互联

市场化&#xff1a;从政策驱动到多元盈利 政策全面赋能 2025年4月&#xff0c;国家发改委、能源局发布《关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见》&#xff0c;首次明确虚拟电厂为“独立市场主体”&#xff0c;提出硬性目标&#xff1a;2027年全国调节能力≥2000万千瓦&#xff0…...

HybridVLA——让单一LLM同时具备扩散和自回归动作预测能力:训练时既扩散也回归,但推理时则扩散

前言 如上一篇文章《dexcap升级版之DexWild》中的前言部分所说&#xff0c;在叠衣服的过程中&#xff0c;我会带着团队对比各种模型、方法、策略&#xff0c;毕竟针对各个场景始终寻找更优的解决方案&#xff0c;是我个人和我司「七月在线」的职责之一 且个人认为&#xff0c…...