Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Memulai dengan integrasi Amazon RDS Zero-ETL
Sebelum Anda membuat integrasi nol-ETL, konfigurasikan basis data RDS Anda Aurora dan izin yang diperlukan. Selama pengaturan, Anda akan menyelesaikan langkah-langkah berikut:
Setelah Anda menyelesaikan tugas-tugas ini, lanjutkan ke Membuat integrasi nol-ETL Amazon RDS dengan Amazon Redshift atauMembuat integrasi Amazon RDS Zero-ETL dengan rumah danau Amazon SageMaker.
Tip
Anda dapat meminta RDS menyelesaikan langkah-langkah pengaturan ini untuk Anda saat Anda membuat integrasi, daripada melakukannya secara manual. Untuk segera mulai membuat integrasi, lihatMembuat integrasi nol-ETL Amazon RDS dengan Amazon Redshift.
Untuk Langkah 3, Anda dapat memilih untuk membuat gudang data target (Langkah 3a) atau target lakehouse (Langkah 3b) tergantung pada kebutuhan Anda:
-
Pilih gudang data jika Anda memerlukan kemampuan pergudangan data tradisional dengan analitik berbasis SQL.
-
Pilih Amazon SageMaker rumah danau jika Anda membutuhkan kemampuan pembelajaran mesin dan ingin menggunakan fitur lakehouse untuk ilmu data dan alur kerja ML.
Langkah 1: Buat grup parameter DB kustom
Integrasi Amazon RDS Zero-ETL memerlukan nilai spesifik untuk parameter DB yang mengontrol logging biner (binlog). Untuk mengonfigurasi logging biner, Anda harus terlebih dahulu membuat grup parameter DB kustom, dan kemudian mengaitkannya dengan database sumber. Konfigurasikan nilai parameter berikut . Untuk petunjuk cara membuat grup parameter, lihat Grup parameter DB untuk instans RDSAmazon DB Amazon. Kami menyarankan Anda mengonfigurasi semua nilai parameter dalam permintaan yang sama untuk menghindari masalah ketergantungan.
-
binlog_format=ROW
-
binlog_row_image=full
Selain itu, pastikan parameter binlog_row_value_options
tidak diatur ke PARTIAL_JSON
. Jika database sumber adalah cluster DB multi-AZ, pastikan bahwa binlog_transaction_compression
parameter tidak diatur keON
.
Langkah 2: Pilih atau buat basis data sumber
Setelah Anda membuat grup parameter DB kustom, pilih atau buat RDS untuk MySQL Aurora DB cluster. database ini akan menjadi sumber replikasi data ke gudang data target. Untuk petunjuk membuat cluster DB multi-AZ, lihatMembuat cluster DB Multi-AZ untuk Amazon RDS.
Database harus menjalankan versi mesin DB yang didukung. Untuk daftar versi yang didukung, lihat Daerah yang Didukung dan engine DB untuk integrasi Amazon RDS Zero-ETL.
Saat Anda membuat database, di bawah Konfigurasi tambahan, ubah grup parameter DB default ke grup parameter kustom yang Anda buat di langkah sebelumnya.
catatan
Jika Anda mengaitkan grup parameter dengan database sudah dibuat, Anda harus me-reboot untuk menerapkan perubahan sebelum Anda dapat membuat integrasi nol-ETL. Untuk petunjuk, lihat Mem-boot ulang instans DB atau Mem-boot ulang cluster DB multi-AZ dan instans DB pembaca untuk Amazon RDS.
Selain itu, pastikan bahwa backup otomatis diaktifkan pada database. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan pencadangan otomatis.
Langkah 3a: Buat gudang data target
Setelah Anda membuat database sumber Anda, Anda harus membuat dan mengkonfigurasi gudang data target. Gudang data harus memenuhi persyaratan berikut:
-
Menggunakan tipe RA3 node dengan setidaknya dua node, atau Redshift Serverless.
-
Terenkripsi (jika menggunakan klaster yang disediakan). Untuk informasi selengkapnya, lihat Enkripsi basis data Amazon Redshift.
Untuk petunjuk cara membuat gudang data, lihat Membuat klaster untuk klaster terprovisi, atau Membuat grup kerja dengan ruang nama untuk Redshift Nirserver.
Aktifkan kepekaan huruf besar/kecil di gudang data
Agar integrasi berhasil, parameter kepekaan huruf besar/kecil (enable_case_sensitive_identifier
) harus diaktifkan untuk gudang data. Secara default, kepekaan huruf besar/kecil dinonaktifkan di semua klaster terprovisi dan grup kerja Redshift Nirserver.
Untuk mengaktifkan kepekaan huruf besar/kecil, lakukan langkah-langkah berikut bergantung pada jenis gudang data Anda:
-
Klaster terprovisi – Untuk mengaktifkan kepekaan huruf besar/kecil pada klaster terprovisi, buat grup parameter kustom dengan parameter
enable_case_sensitive_identifier
diaktifkan. Kemudian, hubungkan grup parameter dengan klaster. Untuk petunjuknya, lihat Mengelola grup parameter menggunakan konsol atau Mengonfigurasi nilai parameter menggunakan AWS CLI.catatan
Ingatlah untuk mem-boot ulang klaster setelah Anda mengaitkan grup parameter kustom dengannya.
-
Grup kerja Nirserver – Untuk mengaktifkan kepekaan huruf besar/kecil di grup kerja Redshift Nirserver, Anda harus menggunakan AWS CLI. Konsol Amazon Redshift saat ini tidak mendukung modifikasi nilai parameter Redshift Nirserver. Kirim permintaan update-workgroup berikut:
aws redshift-serverless update-workgroup \ --workgroup-name
target-workgroup
\ --config-parameters parameterKey=enable_case_sensitive_identifier,parameterValue=trueAnda tidak perlu mem-boot ulang grup kerja setelah Anda mengubah nilai parameternya.
Konfigurasikan otorisasi untuk gudang data
Setelah Anda membuat gudang data, Anda harus mengkonfigurasi sumber RDS database cluster sebagai sumber integrasi resmi. Untuk petunjuknya, lihat Mengonfigurasi otorisasi untuk gudang data Amazon Redshift Anda.
Siapkan integrasi menggunakan AWS SDKs
Daripada menyiapkan setiap sumber daya secara manual, Anda dapat menjalankan skrip Python berikut untuk menyiapkan sumber daya yang diperlukan secara otomatis. Contoh kode menggunakan AWS SDK untuk Python (Boto3)
Untuk menginstal dependensi yang diperlukan, jalankan perintah berikut:
pip install boto3 pip install time
Dalam skrip, secara opsional, Anda dapat memodifikasi nama grup sumber, target, dan parameter. Fungsi akhir akan membuat integrasi bernama my-integration
setelah sumber daya disiapkan.
import boto3 import time # Build the client using the default credential configuration. # You can use the CLI and run 'aws configure' to set access key, secret # key, and default Region. rds = boto3.client('rds') redshift = boto3.client('redshift') sts = boto3.client('sts') source_db_name = 'my-source-db' # A name for the source database source_param_group_name = 'my-source-param-group' # A name for the source parameter group target_cluster_name = 'my-target-cluster' # A name for the target cluster target_param_group_name = 'my-target-param-group' # A name for the target parameter group def create_source_db(*args): """Creates a source RDS for MySQL DB instance""" response = rds.create_db_parameter_group( DBParameterGroupName=source_param_group_name, DBParameterGroupFamily='mysql8.0', Description='RDS for MySQL zero-ETL integrations' ) print('Created source parameter group: ' + response['DBParameterGroup']['DBParameterGroupName']) response = rds.modify_db_parameter_group( DBParameterGroupName=source_param_group_name, Parameters=[ { 'ParameterName': 'binlog_format', 'ParameterValue': 'ROW', 'ApplyMethod': 'pending-reboot' }, { 'ParameterName': 'binlog_row_image', 'ParameterValue': 'full', 'ApplyMethod': 'pending-reboot' } ] ) print('Modified source parameter group: ' + response['DBParameterGroupName']) response = rds.create_db_instance( DBInstanceIdentifier=source_db_name, DBParameterGroupName=source_param_group_name, Engine='mysql', EngineVersion='8.0.32', DBName='mydb', DBInstanceClass='db.m5.large', AllocatedStorage=15, MasterUsername=
'username'
, MasterUserPassword='Password01**
' ) print('Creating source database: ' + response['DBInstance']['DBInstanceIdentifier']) source_arn = (response['DBInstance']['DBInstanceArn']) create_target_cluster(target_cluster_name, source_arn, target_param_group_name) return(response) def create_target_cluster(target_cluster_name, source_arn, target_param_group_name): """Creates a target Redshift cluster""" response = redshift.create_cluster_parameter_group( ParameterGroupName=target_param_group_name, ParameterGroupFamily='redshift-1.0', Description='RDS for MySQL zero-ETL integrations' ) print('Created target parameter group: ' + response['ClusterParameterGroup']['ParameterGroupName']) response = redshift.modify_cluster_parameter_group( ParameterGroupName=target_param_group_name, Parameters=[ { 'ParameterName': 'enable_case_sensitive_identifier', 'ParameterValue': 'true' } ] ) print('Modified target parameter group: ' + response['ParameterGroupName']) response = redshift.create_cluster( ClusterIdentifier=target_cluster_name, NodeType='ra3.4xlarge', NumberOfNodes=2, Encrypted=True, MasterUsername='username', MasterUserPassword='Password01**', ClusterParameterGroupName=target_param_group_name ) print('Creating target cluster: ' + response['Cluster']['ClusterIdentifier']) # Retrieve the target cluster ARN response = redshift.describe_clusters( ClusterIdentifier=target_cluster_name ) target_arn = response['Clusters'][0]['ClusterNamespaceArn'] # Retrieve the current user's account ID response = sts.get_caller_identity() account_id = response['Account'] # Create a resource policy granting access to source database and account ID response = redshift.put_resource_policy( ResourceArn=target_arn, Policy=''' { \"Version\":\"2012-10-17\", \"Statement\":[ {\"Effect\":\"Allow\", \"Principal\":{ \"Service\":\"redshift.amazonaws.com\" }, \"Action\":[\"redshift:AuthorizeInboundIntegration\"], \"Condition\":{ \"StringEquals\":{ \"aws:SourceArn\":\"%s\"} } }, {\"Effect\":\"Allow\", \"Principal\":{ \"AWS\":\"arn:aws:iam::%s:root\"}, \"Action\":\"redshift:CreateInboundIntegration\"} ] } ''' % (source_arn, account_id) ) return(response) def wait_for_db_availability(*args): """Waits for both databases to be available""" print('Waiting for source and target to be available...') response = rds.describe_db_instances( DBInstanceIdentifier=source_db_name ) source_status = response['DBInstances'][0]['DBInstanceStatus'] source_arn = response['DBInstances'][0]['DBInstanceArn'] response = redshift.describe_clusters( ClusterIdentifier=target_cluster_name ) target_status = response['Clusters'][0]['ClusterStatus'] target_arn = response['Clusters'][0]['ClusterNamespaceArn'] # Every 60 seconds, check whether the databases are available if source_status != 'available' or target_status != 'available': time.sleep(60) response = wait_for_db_availability( source_db_name, target_cluster_name) else: print('Databases available. Ready to create zero-ETL integration.') create_integration(source_arn, target_arn) return def create_integration(source_arn, target_arn): """Creates a zero-ETL integration using the source and target databases""" response = rds.create_integration( SourceArn=source_arn, TargetArn=target_arn, IntegrationName='my-integration
' ) print('Creating integration: ' + response['IntegrationName']) def main(): """main function""" create_source_db(source_db_name, source_param_group_name) wait_for_db_availability(source_db_name, target_cluster_name) if __name__ == "__main__": main()
Langkah 3b: Buat AWS Glue katalog untuk integrasi Amazon SageMaker nol-ETL
Saat membuat integrasi nol-ETL dengan Amazon SageMaker lakehouse, Anda harus membuat katalog terkelola di. AWS Glue AWS Lake Formation Katalog target harus berupa katalog terkelola Amazon Redshift. Untuk membuat katalog terkelola Amazon Redshift, pertama-tama buat peran terkait AWSServiceRoleForRedshift
layanan. Di konsol Lake Formation, tambahkan AWSServiceRoleForRedshift
sebagai administrator hanya-baca.
Untuk informasi selengkapnya tentang tugas sebelumnya, lihat topik berikut.
Untuk informasi tentang membuat katalog terkelola Amazon Redshift, lihat Membuat katalog terkelola Amazon Redshift di Panduan AWS Glue Data Catalog Pengembang.AWS Lake Formation
Untuk informasi tentang peran terkait layanan untuk Amazon Redshift, lihat Menggunakan peran terkait layanan untuk Amazon Redshift di Panduan Manajemen Pergeseran Merah Amazon.
Untuk informasi tentang izin administrator hanya-baca untuk Lake Formation, lihat personas Lake Formation dan referensi izin IAM di Panduan Pengembang.AWS Lake Formation
Konfigurasikan izin untuk katalog target AWS Glue
Sebelum membuat katalog target untuk integrasi nol-ETL, Anda harus membuat peran pembuatan target Lake Formation dan peran transfer data. AWS Glue Gunakan peran pembuatan target Lake Formation untuk membuat katalog target. Saat membuat katalog target, masukkan peran transfer data Glue di bidang peran IAM di bagian Access from engine.
Peran pembuatan target haruslah administrator Lake Formation dan memerlukan izin berikut.
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "VisualEditor0", "Effect": "Allow", "Action": "lakeformation:RegisterResource", "Resource": "*" }, { "Sid": "VisualEditor1", "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:PutEncryptionConfiguration", "iam:PassRole", "glue:CreateCatalog", "glue:GetCatalog", "s3:PutBucketTagging", "s3:PutLifecycleConfiguration", "s3:PutBucketPolicy", "s3:CreateBucket", "redshift-serverless:CreateNamespace", "s3:DeleteBucket", "s3:PutBucketVersioning", "redshift-serverless:CreateWorkgroup" ], "Resource": [ "arn:aws:glue:*:
account-id
:catalog", "arn:aws:glue:*:account-id
:catalog/*", "arn:aws:s3:::*", "arn:aws:redshift-serverless:*:account-id
:workgroup/*", "arn:aws:redshift-serverless:*:account-id
:namespace/*", "arn:aws:iam::account-id
:role/GlueDataCatalogDataTransferRole" ] } ] }
Peran penciptaan target harus memiliki hubungan kepercayaan berikut.
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "glue.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" }, { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::
account-id
:user/Username" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }
Peran transfer data Glue diperlukan untuk operasi katalog MySQL dan harus memiliki izin berikut.
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "DataTransferRolePolicy", "Effect": "Allow", "Action": [ "kms:GenerateDataKey", "kms:Decrypt", "glue:GetCatalog", "glue:GetDatabase" ], "Resource": [ "*" ] } ] }
Peran transfer data Glue harus memiliki hubungan kepercayaan berikut.
{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": [ "glue.amazonaws.com", "redshift.amazonaws.com" ] }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }
Langkah selanjutnya
Dengan basis data RDS sumber cluster dan gudang data target Amazon Redshift Amazon SageMaker atau lakehouse, Anda dapat membuat integrasi nol-ETL dan mereplikasi data. Untuk petunjuk, lihat Membuat integrasi nol-ETL Amazon RDS dengan Amazon Redshift.