Ein neuer Data Lake auf Amazon S3 soll mit Amazon Athena abgefragt werden. Eine lokale Oracle-Datenbank mit 70 Tabellen (alle mit Primärschlüsseln) ist die Quelle; Daten ändern sich gelegentlich. Das Unternehmen möchte die Tabellen täglich mit geringstem Aufwand in den Lake aufnehmen. Welche Lösung sollte verwendet werden?
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Richtige Antwort: Erstellen Sie eine AWS Database Migration Service (AWS DMS)-Aufgabe für die fortlaufende Replikation. Legen Sie die Oracle-Datenbank als Quelle fest. Legen Sie Amazon S3 als Ziel fest. Konfigurieren Sie die Aufgabe so, dass sie die Daten im Parquet-Format schreibt..
Warum dies die Antwort ist
AWS DMS ist die effektivste Lösung, da es für die kontinuierliche Replikation von Datenbanken in AWS-Ziele wie S3 konzipiert ist. Es unterstützt inkrementelle Änderungen (Change Data Capture, CDC) und kann Daten direkt im Parquet-Format nach S3 schreiben, was für Athena optimiert ist. Dies minimiert den Aufwand und erfüllt die Anforderungen an tägliche Updates. Apache Sqoop ist eine Option für die Datenaufnahme, erfordert jedoch die Verwaltung eines EMR-Clusters und ist komplexer für inkrementelle Updates. AWS Glue Bookmarks sind für inkrementelle ETL-Jobs in Glue gedacht, aber DMS ist spezialisierter für die Replikation von relationalen Datenbanken. Die Migration zu RDS und die Verwendung von Triggern ist zu komplex und aufwendig für das einfache Ziel, Daten in einen Data Lake zu replizieren.
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