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# Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide d'autres services AWS
Les AWS services suivants peuvent s'intégrer directement à Amazon Kinesis Data Streams pour lire les données des flux de données Kinesis. Passez en revue les informations relatives à chaque service qui vous intéresse et reportez-vous aux références fournies.
**Topics**
+ [Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide d'Amazon EMR](using-other-services-emr.md)
+ [Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide d'Amazon Pipes EventBridge](using-other-services-ev-pipes.md)
+ [Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide de AWS Glue](using-other-services-glue.md)
+ [Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide d'Amazon Redshift](using-other-services-redshift.md)
# Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide d'Amazon EMR
Les clusters Amazon EMR peuvent lire et traiter les flux Kinesis directement à l'aide d'outils familiers de l'écosystème Hadoop tels que Hive, Pig MapReduce, l'API de streaming Hadoop et Cascading. Vous pouvez également associer les données en temps réel de Kinesis Data Streams aux données existantes sur Amazon S3, Amazon DynamoDB et HDFS dans un cluster en cours d'exécution. Vous pouvez charger directement les données d'Amazon EMR sur Amazon S3 ou DynamoDB pour les activités de post-traitement.
Pour plus d'informations, consultez [Amazon Kinesis](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-kinesis.html) dans le *Guide de mise à jour d'Amazon EMR*.
# Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide d'Amazon Pipes EventBridge
Amazon EventBridge Pipes prend en charge les flux de données Kinesis en tant que source. Amazon EventBridge Pipes vous aide à créer des point-to-point intégrations entre les producteurs d'événements et les consommateurs grâce à des étapes facultatives de transformation, de filtrage et d'enrichissement. Vous pouvez utiliser EventBridge Pipes pour recevoir des enregistrements dans un flux de données Kinesis et éventuellement filtrer ou améliorer ces enregistrements avant de les envoyer vers l'une des destinations disponibles pour traitement, y compris Kinesis Data Streams.
Pour plus d'informations, consultez [Amazon Kinesis Stream en tant que source](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-pipes-kinesis.html) dans le *Amazon EventBridge Release Guide*.
# Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide de AWS Glue
Grâce au AWS Glue streaming ETL, vous pouvez créer des tâches d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) en streaming qui s'exécutent en continu et consomment les données d'Amazon Kinesis Data Streams. Les tâches nettoient et transforment les données, puis chargent les résultats dans les lacs de données Amazon S3 ou les magasins de données JDBC.
Pour plus d'informations, consultez la rubrique [Tâches ETL en flux continu dans AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job-streaming.html) dans le *Guide du développeur AWS Glue * (français non garanti).
# Lisez les données de Kinesis Data Streams à l'aide d'Amazon Redshift
Amazon Redshift prend en charge l'ingestion en flux continu à partir d'Amazon Kinesis Data Streams. La fonctionnalité d'ingestion en flux continu Amazon Redshift garantit une ingestion à faible latence et à haute vitesse des données en flux continu provenant d'Amazon Kinesis Data Streams dans une vue matérialisée Amazon Redshift. L'ingestion du streaming par Amazon Redshift élimine le besoin de trier les données dans Amazon S3 avant de les ingérer dans Amazon Redshift.
Pour plus d'informations, consultez la rubrique [Ingestion en flux continu](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html) dans le *Guide de mise à jour d'Amazon Redshift* (français non garanti).