Bienvenida e introducción al curso

1

Iniciando con Big Data

2

Cloud Computing en proyectos de BigData

3

Introducción al manejo de datos en Cloud

4

Datos en Cloud

5

¿Qué nube debería utilizar en mi proyecto de Big Data?

Arquitecturas

6

Arquitecturas Lambda

7

Arquitectura Kappa

8

Arquitectura Batch

Extracción de información

9

Llevar tu información al cloud

10

Demo - Creando nuestro IDE en la nube con Python - Boto3

11

¿Cómo usar Boto3?

12

API Gateway

13

Storage Gateway

14

Kinesis Data Streams

15

Configuración de Kinesis Data Streams

16

Demo - Despegando Kinesis con Cloudformation

17

Kinesis Firehose

18

Demo - Configuración de Kinesis Firehose

19

Reto - Configurando Kinesis Firehose

20

AWS - MSK

21

Demo - Despliegue de un clúster con MSK

Transformación de Información

22

AWS - Glue

23

Demo - Instalando Apache Zeppelin

24

Creación del Developer Endpoint

25

Demo - Conectando nuestro developer Endpoint a nuestro Zeppelin Edpoint

26

Demo - Creando nuestro primer ETL - Crawling

27

Demo - Creando nuestro primer ETL - Ejecución

28

Demo - Creando nuestro primer ETL - Carga

29

AWS - EMR

30

Demo - Desplegando nuestro primer clúster con EMR

31

Demo - Conectándonos a Apache Zeppelin en EMR

32

Demo- Despliegue automático de EMR con cloudformation

33

AWS - Lambda

34

Ejemplos AWS- Lambda

35

Demo - Creando una lambda para BigData

Carga de Información

36

AWS - Athena

37

Demo - Consultando data con Athena

38

AWS - RedShift

39

Demo - Creando nuestro primer clúster de RedShift

40

AWS - Lake Formation

Consumo de información

41

AWS - ElasticSearch

42

Demo - Creando nuestro primer clúster de ElasticSearch

43

AWS - Kibana

44

AWS - QuickSight

45

Demo - Visualizando nuestra data con QuickSight

Seguridad, Orquestación y Automatización

46

Seguridad en los Datos

47

AWS Macie

48

Demo - Configurando AWS Macie

49

Apache Airflow

50

Demo - Creando nuestro primer clúster en Cloud Composer

51

Arquitectura de referencia

Clase pública

52

¿Qué es Big Data?

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Curso de Big Data en AWS

Curso de Big Data en AWS

Carlos Andrés Zambrano Barrera

Carlos Andrés Zambrano Barrera

¿Cómo usar Boto3?

11/52
Recursos

Aportes 12

Preguntas 1

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El curso esta interesante, pdro hay muchas cosas que no mencionaste para entender mejor, por ejemplo que es S3, que es EC2. Son cosas en las que quedo perdido

Enlace al repositorio de GitHub sobre Boto3-Athena del instructor Carlos:
https://github.com/czam01/boto3-athena

lo que me funcionó:

import boto3 
import sys
import botocore

region = 'eu-west-3' #<-- esto dependerá de tu región donde está tu instancia EC2

s3 = boto3.client(
                    's3',
                    region_name = region
                    )

response = s3.list_buckets()

print(response)

En la parte del ‘Command:’

python3 s3

Espero ahorrarme el coste de cloud9 usando una VM local, con python3, hasta el momento corrió bien el primer script

esto si es gratuito?, al hacer elk ejercicios cre que me hicieron algun cobro

no es nada, pero me preocupa seguir con el curso y que vaya a usar alguna herramienta que a la fecha de hoy sea de pago,

vast documentation made by Aws, outstanding hint

donde es que se en cual región estoy trabajando?

La arquitectura Lambda es atribuida a Nathan Marz, diseñada para ser escalable, tolerante a fallos y de alto procesamiento de datos.

Tiene una gran robustez, puede procesar una alta cantidad de datos. Esta compuesta por tres capas:

Batch: En esta capa vamos a procesar toda la información almacenada con anterioridad, desde el día anterior hasta meses.
Serve: Dentro de esta capa es posible visualizar la data procesada de la capa batch.
Speed: Con forme llega la data se va a ir procesando.

AWS ofrece también un sdk oficial para php: https://github.com/awslabs/aws-sdk-php-resources

Con Boto3 conectamos utilzando python a los servicios de AWS