云数据平台：AWS与GoogleCloud服务深度解析

### 云数据平台：AWS 与 Google Cloud 服务深度解析 在当今数字化时代，云数据平台的选择对于企业的数据处理和分析至关重要。亚马逊网络服务（AWS）和谷歌云（Google Cloud）作为云服务领域的两大巨头，提供了丰富的工具和服务来构建强大的云数据平台。本文将详细介绍 AWS 和 Google Cloud 的各项服务，帮助你了解如何根据自身需求选择合适的云数据平台。 #### 1. AWS 云数据平台服务 AWS 是公共云市场中历史悠久的参与者，提供了广泛的产品，涵盖了完全托管的平台即服务（PaaS）和灵活的基础设施即服务（IaaS）。以下是 AWS 用于构建云数据平台的主要服务： ##### 1.1 批量数据摄取 - **AWS Glue**：可作为摄取机制，但目前仅支持从 AWS S3 存储摄取文件或通过 JDBC 连接从数据库读取数据，不支持外部 API 和 NoSQL 数据库。 - **AWS 数据库迁移服务（DMS）**：可将本地关系数据库中的历史和持续数据迁移到不同的 AWS 目标。除迁移操作数据库外，还可通过指定 S3 作为目标将数据摄取到数据平台。此外，该服务支持 MS SQL Server、MySQL 和 Oracle 的变更数据捕获（CDC）。若不需要 CDC，建议使用 Glue 进行所有摄取，这样可在单一服务中监控摄取状态、配置错误处理和警报等，还能简化作业调度和协调。 - **AWS Lambda**：若要从 AWS Glue 或 DMS 目前不支持的源摄取数据，可在无服务器的 AWS Lambda 环境中实现并运行自己的摄取代码，但需要自行开发、测试和维护代码。 ##### 1.2 流式数据摄取 - **AWS Kinesis**：作为消息总线，存储来自 CDC 工具、Snowplow 等点击流收集系统或自定义应用程序的消息，允许不同的消费者读取这些消息。Kinesis 本身只是一个快速的数据传输服务，需要自行编写代码将消息从数据源发布到 Kinesis。有一些预构建的 Kinesis 连接器，但仅适用于 DynamoDB 或 Redshift 等少数特定于 AWS 的数据源。 - **AWS Kinesis Firehose**：提供了许多预构建的消费者和转换功能，可从 Kinesis 读取消息，更改数据格式（如将 JSON 消息转换为 Parquet），并将数据保存到 S3 或 Redshift 等各种目标。 - **AWS Glue 流式处理功能**：基于 Spark Structured Streaming，可从 Kinesis 和 Kafka 摄取和处理数据。 - **AWS 托管的 Apache Kafka 流（MSK）**：是一个完全托管的 Kafka 集群，可像使用独立的 Kafka 集群一样使用。MSK 与现有的 Kafka 生产者和消费者库完全兼容，对于将基于 Kafka 的现有实时管道迁移到 AWS 特别有用。 ##### 1.3 数据平台存储 AWS S3 是实现可扩展且经济高效的数据平台存储的理想选择，提供无限的可扩展性和高数据持久性保证。AWS 为 S3 提供了不同的数据访问延迟和成本属性的存储层，例如，可使用较慢、较便宜的层存储存档数据或不常访问的数据，而在响应时间很重要时使用低延迟、更快、更昂贵的层。 ##### 1.4 批量数据处理 AWS 提供 Elastic MapReduce（EMR）服务，允许执行传统的 MapReduce 作业和 Apache Spark 作业。EMR 最初是为帮助 AWS 客户将本地 Hadoop 工作负载迁移到云端而创建的，可指定集群中的机器数量和类型，AWS 会负责配置和管理。在数据平台架构中，仅使用存储在 S3 上的数据，这样可在特定作业完成后自动销毁 EMR 集群，实现弹性资源使用，这是云成本管理的主要方法之一。 ##### 1.5 实时数据处理和分析 - **AWS Kinesis Data Analytics**：可构建实时数据处理应用程序，从 AWS Kinesis 读取数据。还支持使用 SQL 对实时数据流进行临时查询，使没有编程经验的人也能进行实时分析。 - **Kafka Streams 库**：若使用 AWS MSK，可使用 Kafka Streams 库实现实时处理应用程序。 ##### 1.6 云数据仓库 AWS Redshift 是 AWS 数据分析领域的旗舰产品，是专为云设计的首个数据仓库解决方案。采用大规模并行处理（MPP）架构，数据分布在 Redshift 集群的多个节点之间，可通过添加更多节点来增加集群容量。Redshift 与 S3 和 Kinesis 紧密集成，便于以批量或流式模式加载处理后的数据。Redshift Spectrum 允许查询位于 S3 上的外部表，而无需先将其加载到数据仓库中，但性能比原生 Redshift 表差，因为每次运行查询时都需要将数据从 S3 移动到 Spectrum 引擎进行处理。 ##### 1.7 直接数据平台访问 AWS Athena 允许编写 SQL 查询，该查询将在多台机器上并行执行，读取 S3 中的数据并将结果返回给客户端。Athena 的主要优点是 AWS 会根据特定查询动态分配所需的机器，无需维护永久虚拟机，按每次查询处理的数据量收费，是临时分析的经济高效解决方案。 ##### 1.8 ETL 覆盖层和元数据存储库 - **AWS Glue**：不仅可将不同来源的数据摄取到数据平台，还可创建和执行数据转换管道。基于 Apache Spark，简化了开发 Spark 作业的过程，提供了 AWS 上最常见数据转换管道的模板，支持灵活的架构，可跟踪已摄取的数据以实现增量加载。但使用了标准 Apache Spark 发行版中没有的 Spark 插件，会使管道代码的可移植性降低。 - **数据目录**：AWS Glue 维护一个数据目录，包含 S3 存储中所有数据集的架构。通过自动发现过程，AWS Glue 会定期扫描 S3 上的数据以保持目录的最新状态。此外，Glue 还维护了一些关于管道执行的统计信息，可用于管道监控和故障排除。 ##### 1.9 编排层 - **AWS Glue**：支持调度 ETL 作业，并允许为更复杂的工作流配置不同作业之间的依赖关系，但调度功能仅限于在 Glue 覆盖层中实现的作业。 - **AWS Step Functions**：若使用 DMS 或 Lambda 函数等多种服务进行数据摄取和处理，可使用 AWS Step Functions 构建跨多个服务的工作流。 - **数据管道**：专注于调度和执行从一个系统到另一个系统的数据传输，例如，可调度定期将 S3 上的文件加载到 Redshift 或在 EMR 上运行数据转换作业。该服务支持的可复制数据的系统数量有限，功能与 Glue 有一定重叠，但侧重于预定义的开箱即用操作，且不可扩展。 ##### 1.10 数据消费者 - **支持 SQL 的应用程序**：支持通过 JDBC/ODBC 驱动程序执行 SQL 语句的应用程序，如 Tableau、Looker、Excel 等，可连接到 Redshift 或 Athena。 - **低延迟应用程序**：对于需要低延迟响应时间的应用程序，使用 JDBC/ODBC 连接器连接到数据仓库或数据平台不是理想的解决方案。可将实时层的数据传递到 AWS 键/值存储 DynamoDB，该存储提供快速的数据访问（尤其是与 DynamoDB 加速器等缓存机制结合使用时）。应用程序可直接访问 DynamoDB，也可构建 API 层来控制数据的暴露方式。此外，还可使用 Amazon 的托管关系数据库服务，如 AWS RDS 或 AWS Aurora。 以下是 AWS 云数据平台服务的总结表格： | 功能 | 服务 | 特点 | | ---- | ---- | ---- | | 批量数据摄取 | AWS Glue、AWS DMS、AWS Lambda | Glue 支持 S3 和 JDBC；DMS 支持迁移和 CDC；Lambda 用于自定义摄取 | | 流式数据摄取 | AWS Kinesis、AWS Kinesis Firehose、AWS Glue 流式处理、AWS MSK | Kinesis 是消息总线；Firehose 支持转换；Glue 支持 Kinesis 和 Kafka；MSK 兼容 Kafka | | 数据平台存储 | AWS S3 | 可扩展、高持久性、多存储层 | | 批量数据处理 | AWS EMR | 支持 MapReduce 和 Spark 作业，弹性资源使用 | | 实时数据处理和分析 | AWS Kinesis Data Analytics、Kafka Streams 库 | Kinesis Data Analytics 支持 SQL 查询；Kafka Streams 用于 MSK | | 云数据仓库 | AWS Redshift、Redshift Spectrum | Redshift 采用 MPP 架构；Spectrum 支持查询 S3 外部表 | | 直接数据平台访问 | AWS Athena | 动态分配资源，按数据处理量收费 | | ETL 覆盖层和元数据存储库 | AWS Glue | 基于 Spark，提供模板和数据目录 | | 编排层 | AWS Glue、AWS Step Functions、数据管道 | Glue 支持作业调度；Step Fu