【AWS】什么是AWS Data Pipeline

AWS Data Pipeline 是一项 Web 服务，用于自动化数据的移动和转换。它允许您定义数据驱动型工作流，以便任务可以依赖于先前任务的成功完成。

您可以将 AWS Data Pipeline 想象成一个**“数据流的调度器和协调器”**。它帮助您定期访问存储数据的位置，对数据进行大规模转换和处理，并将结果高效地传输到其他 AWS 服务或本地数据源。

重要提示： AWS Data Pipeline 服务目前处于维护模式，没有计划新的功能或区域扩展。AWS 建议将现有工作负载迁移到其他更现代的替代服务，如 AWS Glue (用于 ETL 和数据集成)、AWS Step Functions (用于协调 AWS 服务组件) 或 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) (用于管理 Apache Airflow 工作流协调)。

AWS Data Pipeline 的核心功能和优势 (历史和当前用途)

尽管处于维护模式，了解其核心功能有助于理解其设计目的：

1. 自动化数据工作流：允许您定义复杂的数据处理工作负载，这些工作负载可以具有容错性、可重复性和高可用性。任务可以根据预设的计划（例如，每日、每周）或依赖于先前任务的成功完成而自动执行。
2. 数据移动和转换：支持在不同的 AWS 计算、存储服务（如 Amazon S3、Amazon EMR、Amazon Redshift）以及本地数据源之间移动和转换数据。可以执行数据提取 (Extract)、转换 (Transform) 和加载 (Load) (ETL) 操作。
3. 任务间依赖管理：能够确保资源可用性并有效管理任务之间的依赖关系，即使在上传日志时发生不可预见的延迟，也能确保后续任务等待数据准备就绪。
4. 故障处理和通知：可以创建故障通知系统或自动重试瞬态故障，提高数据管道的健壮性。
5. 与 AWS 服务集成：与 Amazon S3、Amazon EMR、Amazon RDS、Amazon Redshift 等 AWS 服务集成，方便构建端到端的数据处理解决方案。

AWS Data Pipeline 的工作原理 (简要)

1. 管道定义 (Pipeline Definition)： 您使用 JSON 文件定义数据管理的业务逻辑，包括数据源、活动（要执行的工作）、计划、资源（运行活动的计算资源，如 EC2 实例或 EMR 集群）和先决条件。
2. 管道 (Pipeline)： 您将管道定义上传到 Data Pipeline 服务并激活它。管道会根据定义调度和执行任务，必要时创建和管理底层计算资源。
3. 任务执行器 (Task Runner)： 这是一个在管道定义创建的资源上自动运行的应用程序，它轮询任务并执行它们，例如将日志文件复制到 Amazon S3 或启动 Amazon EMR 集群。

典型用例 (历史用途，现推荐迁移)

• 日志处理： 定期从服务器收集日志文件，将其移动到 S3，然后启动 EMR 集群进行分析。
• 数据仓库 ETL： 将数据从各种源提取、转换并加载到数据仓库（如 Amazon Redshift）。
• 数据库备份和复制： 定期将数据库备份到 S3。
• 跨区域数据传输： 自动化在不同 AWS 区域之间的数据传输。

总结来说，AWS Data Pipeline 曾是一项用于自动化数据移动和转换的 Web 服务，通过定义数据驱动型工作流来协调任务。然而，它目前处于维护模式，建议使用 AWS Glue、AWS Step Functions 或 Amazon MWAA 等更现代的 AWS 服务来替代其功能。