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Anmerkung
Firehose unterstützt Datenbanken als Quelle in allen Regionen AWS-Regionenaußer China und Asien-Pazifik (Malaysia). AWS GovCloud (US) Regions Diese Funktion befindet sich in der Vorschauversion und kann sich ändern. Verwenden Sie es nicht für Ihre Produktionsworkloads.
Organizations verwenden relationale Datenbanken zum Speichern und Abrufen von Transaktionsdaten, die so optimiert sind, dass sie sehr schnell mit einer oder mehreren Datenzeilen gleichzeitig interagieren können. Sie sind nicht für die Abfrage großer Mengen aggregierter Daten optimiert. Organizations verlagern Transaktionsdaten aus relationalen Datenbanken in analytische Datenspeicher wie Data Lakes, Data Warehouses und andere Tools für Analysen und maschinelles Lernen. Um analytische Datenspeicher mit relationalen Datenbanken synchron zu halten, wird ein Entwurfsmuster namens Change Data Capture (CDC) verwendet, das die Erfassung aller Änderungen an Datenbanken in Echtzeit ermöglicht. Wenn Daten in einer Quelldatenbank durch INSERT, UPDATE oder DELETE geändert werden, müssen diese CDC-Änderungen kontinuierlich gestreamt werden, ohne die Leistung der Datenbanken zu beeinträchtigen.
Firehose bietet eine einfache easy-to-use end-to-end Lösung, um Änderungen aus MySQL- und PostgreSQL-Datenbanken in Apache Iceberg-Tabellen zu replizieren. Mit dieser Funktion können Sie mit Firehose bestimmte Datenbanken, Tabellen und Spalten auswählen, die Firehose in CDC-Ereignissen erfassen soll. Wenn Sie noch nicht über Iceberg Tables verfügen, können Sie sich für Firehose entscheiden, um Iceberg Tables zu erstellen. Firehose erstellt Datenbanken und Tabellen mit demselben Schema wie in Ihren relationalen Datenbanktabellen. Sobald der Stream erstellt wurde, erstellt Firehose eine erste Kopie der Daten in den Tabellen und schreibt in Apache Iceberg-Tabellen. Wenn die erste Kopie abgeschlossen ist, beginnt Firehose mit der kontinuierlichen Erfassung der CDC-Änderungen in Echtzeit in Ihren Datenbanken und repliziert sie in Apache Iceberg-Tabellen. Wenn Sie sich für die Schemaentwicklung entscheiden, entwickelt Firehose Ihr Iceberg-Tabellen-Schema auf der Grundlage Ihrer Schemaänderungen in Ihren relationalen Datenbanken weiter.
Firehose kann auch Änderungen von MySQL- und PostgreSQL-Datenbanken in Amazon S3 S3-Tabellen replizieren. Amazon S3 S3-Tabellen bieten Speicher, der für umfangreiche Analyse-Workloads optimiert ist, mit Funktionen, die die Abfrageleistung kontinuierlich verbessern und die Speicherkosten für Tabellendaten senken. Dank der integrierten Unterstützung für Apache Iceberg können Sie Tabellendaten in Amazon S3 mit gängigen Abfrage-Engines wie Amazon Athena, Amazon Redshift und Apache Spark abfragen. Weitere Informationen zu Amazon S3 S3-Tabellen finden Sie unter Amazon S3 S3-Tabellen. Die Firehose-Integration mit Amazon S3 Tables befindet sich in der Vorschauphase in den Regionen USA Ost (Ohio), USA Ost (Nord-Virginia) und USA West (Oregon). Verwenden Sie es nicht für Ihre Produktionsworkloads.
Für Amazon S3 S3-Tabellen unterstützt Firehose die automatische Erstellung von Tabellen nicht. Sie müssen S3-Tabellen erstellen, bevor Sie einen Firehose erstellen können.
