AWS、Azure 和 Google Cloud的大数据管道备忘录

每个平台都提供了涵盖整个生命周期的全面服务套件。速查表是您日常工作中的一个方便工具。

1 - 摄入：从各种来源收集数据

2 - 数据湖：存储原始数据

3 - 计算：处理和分析数据

4 - 数据仓库：存储结构化数据

5 - 展示：可视化和报告洞察

AWS 使用诸如 Kinesis 的数据流服务、S3 的存储服务、EMR 的处理服务、RedShift 的仓储服务和 QuickSight 的可视化服务。

Azure 的管道包括 Event Hubs 的摄入服务、Data Lake Store 的存储服务、Databricks 的处理服务、Cosmos DB 的仓储服务和 Power BI 的展示服务。

GCP 提供 PubSub 的数据流服务、Cloud Storage 的数据湖服务、DataProc 和 DataFlow 的处理服务、BigQuery 的仓储服务和 Data Studio 的可视化服务。

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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