S3-redshiftspectrumwithstreamingdata

在AWS中，S3、Redshift和Spectrum的集成可以使得在Redshift集群中进行分析的数据量变得非常大。在Spectrum中，我们可以使用Athena类似的语法来查询S3中的数据，从而将S3中存储的数据和Redshift中存储的数据进行查询和分析。在传统的方式中，我们需要将数据导入Redshift集群中再进行分析，但是这种方式非常耗时且需要在导入数据时进行数据格式转换。因此，在Redshift中使用Spectrum对S3中的数据进行分析，可以让用户更轻松地使用S3中的数据。同时，我们可以使用Kinesis Data Firehose将实时流数据发送到S3，从而实现对实时数据的分析。

以下是一个基本示例来说明在S3中存储的数据如何在Redshift集群中使用Spectrum进行查询：

1. 创建一个S3存储桶，并将数据文件上传至S3中：

我们假设我们有一个名为“mybucket”的存储桶。我们将在该存储桶中创建一个名为“test”的目录，并将名为“data.csv”的数据文件上传至目录中。数据文件中包含两列数据：“id”和“name”。

2. 在AWS Glue中创建一个数据库和表：

通过AWS Glue来创建一个名为“mydatabase”的数据库，并在其中创建一个名为“mytable”的表来存储S3中上传的数据。

3. 在Spectrum中定义外部表：

使用AWS管理控制台登录到Redshift集群，然后在Redshift Spectrum和其他外部技术中启用Spectrum功能。接下来，在Redshift Spectrum中使用类似如下的SQL语句来定义外部表：

CREATE EXTERNAL TABLE spectrum_test ( id INT, name VARCHAR(30) ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LOCATION 's