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AWS re:Invent 2019 回顾：新发布的 APN 合作伙伴计划与更新

一年一度的全球合作伙伴峰会（Global Partner Summit）于12月2日至12月6日在AWS re:Invent 2019大会期间成功举行。全球合作伙伴峰会为AWS合作伙伴网络（AWS Partner Network，APN）的成员提供了沟通、协作和探索的机会。在re:Invent会场内，有全球合作伙伴峰会的分会场和丰富的活动，帮助APN合作伙伴了解如何利用AWS技术，以及APN计划如何帮助公司构建、推广和销售基于AWS的服务和产品。期间，我们介绍了为2020年新发布的APN计划和重要创举。这篇文章将向您展示合作伙伴现在即可参与的全新的APN计划。

在 Amazon EMR 上运行 PySpark 报表业务

前言
关于Spark和Amazon EMR
正文
数据集
启动EMR Spark集群
PySpark编程和调试
使用Spark SQL API和DataFrame编写报表任务
使用EMR步骤功能提交PySpark任务
创建EMR一次性集群运行PySpark任务
对并表后的数据进行查询
结语

将存储过程迁移到 Amazon Redshift

Amazon 始终以满足客户需求为工作重点。客户强烈要求希望能在 Amazon Redshift 中使用存储过程，以便更轻松地从原有的本地数据仓库迁移现有工作负载

如何在 AWS 中国区上基于 EC 2搭建 Kubernetes

基于KOPSCN开源项目在AWS中国区搭建Kubernetes

使用 AWS Glue 从 Kinesis 数据流中分离出不同的数据库表格

我们看到越来越多的用户，越来越关注数据的时效性，以流处理为起点开始设计他们的大数据平台，比如说数据采集时，不再是周期性的用SQL进行批量查询，而是实时采集系统日志或者数据库 WAL（Write-Ahead Logging）这些变更信息。

使用 AWS Step Functions 和 AWS Glue 编排基于 Amazon Redshift 的 ETL 工作流

在本文中，我将展示如何使用 AWS Step Functions 和 AWS Glue Python Shell 以完全无服务器的方式为那些基于Amazon Redshift 的 ETL 工作流编排任务。AWS Glue Python Shell 是一个 Python 运行时环境，用于运行中小型 ETL 任务，例如提交 SQL 查询和等待响应。Step Functions 可让您将多个 AWS 服务协调到工作流中，从而可以轻松运行和监视一系列 ETL 任务。AWS Glue Python Shell 和 Step Functions 均无服务器，允许自动运行和扩展它们以响应定义的事件，而无需配置、扩展和管理服务器。

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