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# 使用其他服務從 Kinesis Data Streams 讀取資料 AWS
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下列 AWS 服務可以直接與 Amazon Kinesis Data Streams 整合，以從 Kinesis 資料串流讀取資料。檢閱您感興趣的每個服務的資訊，並參考提供的參考。

**Topics**
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# 使用 Amazon EMR 從 Kinesis Data Streams 讀取資料
](using-other-services-emr.md)
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# 使用 Amazon EventBridge 管道從 Kinesis Data Streams 讀取資料
](using-other-services-ev-pipes.md)
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# 使用 從 Kinesis Data Streams 讀取資料 AWS Glue
](using-other-services-glue.md)
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# 使用 Amazon Redshift 從 Kinesis Data Streams 讀取資料
](using-other-services-redshift.md)

# 使用 Amazon EMR 從 Kinesis Data Streams 讀取資料
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Amazon EMR 叢集可以使用 Hadoop 生態系統中熟悉的工具直接讀取和處理 Kinesis 串流，例如 Hive、Pig、MapReduce、Hadoop Streaming API 和 Cascading。您也可以將來自 Kinesis Data Streams 的即時資料與執行中叢集中 Amazon S3、Amazon DynamoDB 和 HDFS 上的現有資料聯結。您能直接從 Amazon EMR 將資料載入 Amazon S3 或 DynamoDB ，以供後續處理活動使用。

如需詳細資訊，請參閱《Amazon EMR 版本指南》**中的 [Amazon Kinesis](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/emr-kinesis.html)。

# 使用 Amazon EventBridge 管道從 Kinesis Data Streams 讀取資料
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Amazon EventBridge 管道支援 Kinesis 資料串流做為來源。Amazon EventBridge 管道可協助您透過選用的轉換、篩選和豐富步驟，在事件生產者和消費者之間建立point-to-point整合。您可以使用 EventBridge 管道來接收 Kinesis 資料串流中的記錄，並選擇性地篩選或增強這些記錄，然後再將其傳送至其中一個可用的目的地進行處理，包括 Kinesis Data Streams。

如需詳細資訊，請參閱[《Amazon EventBridge 版本指南》中的 Amazon Kinesis 串流作為來源](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-pipes-kinesis.html)。 * EventBridge * 

# 使用 從 Kinesis Data Streams 讀取資料 AWS Glue
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您可以使用 AWS Glue 串流 ETL 建立串流擷取、轉換和載入 (ETL) 任務，這些任務會持續執行並從 Amazon Kinesis Data Streams 取用資料。這些任務會清理並轉換資料，然後將結果載入 Amazon S3 資料湖或 JDBC 資料存放區。

如需詳細資訊，請參閱《AWS Glue 發行指南》**中的 [AWS Glue中的 Streaming ETL 任務](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job-streaming.html)。

# 使用 Amazon Redshift 從 Kinesis Data Streams 讀取資料
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Amazon Redshift 支援從 Amazon Kinesis Data Streams 中串流擷取。Amazon Redshift 串流擷取功能可提供低延遲、高速擷取從 Amazon Kinesis Data Streams 到 Amazon Redshift 具體化視觀表的串流資料。Amazon Redshift 串流擷取不需要先在 Amazon S3before導入 Amazon Redshift。

如需詳細資訊，請參閱《Amazon Redshift 發行指南》**中的[串流擷取](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html)。