Amazon Web Services – 在 Redshift 中处理第三方数据

介绍

Amazon Web Services (AWS) 是一个包括了许多云计算服务的平台。其中之一就是 Redshift，它是一个专为数据仓库设计的云服务，可以通过它将数据从不同来源集成到一个地方，以便进行业务分析、数据挖掘等操作。

Redshift 可以处理多种各异的数据，而其中一种就是第三方数据。本篇文章将介绍如何在 Redshift 中处理第三方数据。

第三方数据类型

在 Redshift 中，我们可以处理多种第三方数据类型。以下是一些常见的第三方数据类型：

1. CSV 文件：一个已经格式化的文件，其中包含逗号分隔的值。
2. JSON 文件：一种常用的数据交换格式，适用于非结构化数据。
3. Parquet 文件：一种列式存储格式，适用于存储结构化数据。
4. Avro 文件：一种二进制序列化格式，适用于序列化和反序列化复杂数据结构。

我们将在下文中介绍如何使用 Redshift 处理 CSV 文件和 JSON 文件。

处理 CSV 文件

要将 CSV 文件导入到 Redshift 中，我们需要先创建一个目标表。以下是一个示例：

CREATE TABLE example_table (
  id INT,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(100),
  phone VARCHAR(20)
);

上述代码将创建一个名为 example_table 的表，其中包含了四个列：id、name、email 和 phone。

接下来，我们使用 COPY 命令将 CSV 文件加载到这个表中。以下是一个示例：

COPY example_table FROM 's3://bucket/path/to/file.csv'
  CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::1234567890:role/myRedshiftRole'
  CSV DELIMITER ',' REGION 'us-west-2';

上述代码中，我们使用 COPY 命令将 CSV 文件从 S3 存储桶中导入到 example_table 表中。注意到在 COPY 命令中，我们使用了一个 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色来授权 Redshift 访问 S3 服务，这个角色需要有相应的权限才能完成 COPY 操作。

处理 CSV 文件的具体步骤如上所示，实际操作中可能会有一些额外的参数需要设置，例如：如何处理 NULL 值、如何处理日期时间等数据类型，这些参数可以在 COPY 命令中设置。

处理 JSON 文件

要将 JSON 文件导入到 Redshift 中，我们同样需要先创建一个目标表。以下是一个示例：

CREATE TABLE example_table (
  id INT,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(100),
  phone VARCHAR(20)
);

上述代码将创建一个名为 example_table 的表，其中包含了四个列：id、name、email 和 phone。

接下来，我们使用 COPY 命令将 JSON 文件加载到这个表中。以下是一个示例：

COPY example_table FROM 's3://bucket/path/to/file.json'
  CREDENTIALS 'aws_iam_role=arn:aws:iam::1234567890:role/myRedshiftRole'
  JSON 'auto' REGION 'us-west-2';

上述代码中，我们使用 COPY 命令将 JSON 文件从 S3 存储桶中导入到 example_table 表中。与处理 CSV 文件的步骤类似，我们同样需要使用一个 AWS IAM 角色来授权 Redshift 访问 S3 服务。

与 CSV 文件不同的是，JSON 文件的导入需要额外设置 JSON 参数。在上述示例中，我们将 JSON 参数设置为 'auto'，这表示自动检测 JSON 文件格式并将其加载到 example_table 表中。如果 JSON 文件格式不正确，那么 COPY 命令会抛出错误。可以通过设置 JSON 格式参数来在 COPY 命令中处理这些错误，例如，你可以设置日期时间格式或日期时间分隔符。

总结

Redshift 可以处理多种不同类型的第三方数据，这些数据可以轻松地从不同来源加载到 Redshift 中进行分析和挖掘。在处理 CSV 文件和 JSON 文件时，我们需要设置不同的参数以确保数据正确地加载到 Redshift 表中。