Primeros pasos en la arquitectura no transaccional

1

Objetivos y presentación del proyecto

2

Aprende qué es un Data Warehouse

3

Bases de datos columnares y arquitectura orientada a optimización de consultas

4

¿Cómo funciona AWS Redshift?

Configura tu entorno de trabajo para Redshift

5

Creando nuestro entorno de trabajo en AWS

6

Configura tu primer cluster

7

Consumiendo Redshift: empieza la magia

8

Sentencias SQL en Redshift

Cómo diseñar tu base de datos para mejorar su desempeño

9

¿Qué es la compresión en Redshift?

10

Algoritmos de compresión con Redshift

11

Aplicando algoritmos de compresión

12

Análisis de desempeño con diferentes tipos de compresión

13

Estilos de distribución con Redshift

14

Evaluando los estilos de distribución

15

Llaves de ordenamiento para optimizar nuestras consultas

16

Aplicando ordenamiento de columnas

17

Evaluando algoritmos de ordenamiento

18

Buenas prácticas para diseñar tablas en Redshift

19

Tipos de datos en AWS Redshift

20

Reto: mejora el desempeño de tu base de datos

Manipular enormes cantidades de datos

21

Olvídate de los insert, el copy llego para quedarse

22

Cargando archivos tipo JSON

23

El comando copy a fondo

24

Manifiestos y uso de COMPUPDATE para carga con compresión automática

25

Métodos de carga alternativos al comando copy

26

¿Cómo ejecutar sentencias UPDATE y DELETE?

27

¿Cómo mantener el desempeño de tu base de datos?

28

Estadísticas y limpieza de las tablas

Buenas prácticas para diseñar y ejecutar consultas en tu base de datos

29

Agrupamiento, ordenamiento y subqueries

30

¿Qué es y cómo interpretar un explain plan?

Análisis de comportamiento y descarga de datos con Redshift

31

¿Cómo descargar datos eficientemente con UNLOAD?

32

Otras tablas útiles de Redshift para entender el comportamiento de nuestros datos

Conclusiones

33

Próximos pasos con AWS Redshift

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Antes: $249

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Termina en:

1 Días
23 Hrs
11 Min
57 Seg

Objetivos y presentación del proyecto

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Transcript

What is Reptiit and what is its purpose in Big Data?

Reptiit is a columnar database specifically designed to manage large volumes of data efficiently. Its main function is to optimize large-scale data processing, facilitating the efficient management and storage of valuable information for organizations. As part of Amazon Web Services (AWS), Reptiit represents a key solution in Big Data management, making it possible for companies to take advantage of its potential at zero cost thanks to the free AWS version.

How to start using Reptiit?

To use Reptiit, it is essential to create an Amazon Web Services (AWS) account. This process is essential as AWS provides the infrastructure needed to operate Reptiit. If you do not yet have an AWS account, it is recommended that you review the AWS introductory course available online. The detailed instructions for creating your account promise to make it easy for you to access this powerful tool at no additional cost on your credit card.

What previous courses are recommended before delving into Reptiit?

  • Database fundamentals course: This course is vital to understand the concepts that will be addressed around Reptiit.

  • Introduction to AWS course: An essential guide to become familiar with Amazon services and how they can benefit in the management of Big Data.

What are the key concepts in data management?

Before delving into Reptiit, it is crucial to understand certain fundamental concepts that will facilitate the learning and application of this tool:

What is a data warehouse?

A data warehouse is a system used for data reporting and analysis, essential for business intelligence. It is the heart of informed decisions, allowing to collect data from various sources and facilitating its analysis.

What are the differences between columnar and row databases?

Columnar databases store data by columns rather than by rows. This approach is more efficient for running analytical and read queries, as it reduces the time required to sift through vast amounts of data. In contrast, row or relational databases are optimal for short, frequent CRUD-type transactions in operational environments.

What is a cluster in data management?

A cluster is a set of servers working together to process and store large volumes of data. Using a cluster in Big Data contexts allows to significantly improve the speed and efficiency of data processing, as various tasks are distributed among several operational nodes.

Best practices for using Reptiit

When using Reptiit, it is essential to follow certain practices that maximize its effectiveness:

  • Clustered data compressions and distributions: Knowing how to properly compress and distribute data can substantially improve the speed and efficiency of processing in Reptiit.

  • Accurate sorting and queries: Implementing improvements and adjustments in data sorting and optimized query execution ensures the delivery of accurate and fast results.

  • Large-scale data processing: Applying strategic practices when working with large volumes of information allows you to take full advantage of Reptiit's ability to deliver detailed and timely analysis.

This course is designed to give you hands-on, detailed training in the use of Reptiit while working with real data. The goal is for you to gain a deep understanding that you can implement in Big Data projects at no cost, motivating you to continue exploring and mastering this robust tool in your professional initiatives.

Contributions 16

Questions 2

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Empezamos!!

Recién complete las recomendaciones. Empezamos x7

Excelente Introducción

Bueno regrese ya con el curso de fundamentos de AWS, Vamos ahora si con toda!!!

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Me iba a ir pero Empezemos! x🎱

Empezamos x5!!! ♥

Empezamos x2

Empezamos x3. 😄 !!! ❤️

Empezamos x4

**Amazon Redshift** es un servicio de almacenamiento de datos (data warehouse) en la nube provisto por Amazon Web Services (AWS). Está diseñado para analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y escalable. Es ideal para empresas que necesitan realizar análisis complejos y generar informes sobre datos almacenados. ### **Características principales de Amazon Redshift** 1. **Almacenamiento columnar**: * Redshift utiliza un modelo de almacenamiento columnar que optimiza las consultas analíticas, ya que permite leer solo las columnas relevantes en lugar de todas las filas. 2. **Escalabilidad**: * Redshift puede escalar horizontalmente añadiendo nodos al clúster, o verticalmente aumentando el tamaño de los nodos. 3. **Compatibilidad con SQL**: * Es compatible con SQL estándar, lo que facilita a los analistas y científicos de datos realizar consultas sin aprender un nuevo lenguaje. 4. **Integración con AWS**: * Se integra de forma nativa con servicios de AWS como S3, Kinesis, Glue, y QuickSight, facilitando la carga y análisis de datos. 5. **Compresión y particionamiento**: * Redshift aplica compresión y particionamiento automático de datos para mejorar el rendimiento y reducir costos. 6. **Distribución de datos**: * Usa estrategias como distribución por claves, rondas o todo nodo para optimizar la distribución de datos entre nodos. ### **Casos de uso comunes** 1. **Análisis empresarial**: * Generación de reportes, dashboards y visualizaciones con herramientas como Tableau, Power BI o Amazon QuickSight. 2. **Big Data Analytics**: * Procesamiento de grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y obtener insights. 3. **Integración con sistemas ETL**: * Redshift se utiliza como destino de datos extraídos, transformados y cargados (ETL) desde diversas fuentes. 4. **Machine Learning**: * Preprocesamiento y almacenamiento de grandes conjuntos de datos para entrenar modelos ML. ### **Componentes de Amazon Redshift** 1. **Clúster**: * Es el entorno principal que contiene uno o más nodos donde se almacenan los datos y se procesan las consultas. 2. **Nodos**: * **Nodo líder**: Coordina las consultas y distribuye tareas a los nodos de cómputo. * **Nodos de cómputo**: Ejecutan consultas y almacenan los datos. 3. **Redshift Spectrum**: * Permite realizar consultas directamente en datos almacenados en S3 sin necesidad de cargarlos en Redshift. 4. **Conexión JDBC/ODBC**: * Redshift soporta conectores estándar para integrarse con herramientas de análisis y BI. ### **Arquitectura básica de Redshift** 1. **Carga de datos**: * Los datos se cargan desde diversas fuentes como: * Bases de datos relacionales (usando AWS DMS). * Archivos CSV, JSON, Parquet en S3. * Streams en tiempo real con Kinesis. 2. **Procesamiento**: * Redshift optimiza las consultas utilizando índices, almacenamiento columnar y estrategias de distribución. 3. **Consulta y análisis**: * Los usuarios acceden a los datos utilizando SQL o herramientas BI conectadas al clúster. ### **Ventajas de Amazon Redshift** 1. **Rendimiento**: * Diseño optimizado para consultas analíticas complejas y grandes volúmenes de datos. 2. **Costo-efectivo**: * Sistema de pago por uso con precios ajustados para almacenamiento y cómputo. 3. **Facilidad de uso**: * Configuración sencilla y escalabilidad sin interrupciones. 4. **Seguridad**: * Soporta cifrado de datos en reposo y en tránsito, integración con AWS IAM, y auditorías. ### **Ejemplo de uso con Python** Amazon Redshift se integra fácilmente con Python usando bibliotecas como `psycopg2` o `SQLAlchemy`. A continuación, un ejemplo de conexión: import psycopg2 \# Configuración de conexión host = 'redshift-cluster.endpoint.amazonaws.com' port = 5439 dbname = 'mydatabase' user = 'myuser' password = 'mypassword' \# Conexión a Redshift try: conn = psycopg2.connect( host=host, port=port, dbname=dbname, user=user, password=password ) print("Conexión exitosa") \# Ejecutar consulta cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT \* FROM mi\_tabla LIMIT 10;") rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row) cursor.close() conn.close() except Exception as e: print(f"Error en la conexión: {e}")
🥹🥹

Empezamos!!

empezamos!wiii

Empezamos x7