Zuletzt aktualisiert: 2. Januar 2024
Wenn Ihre Organisation nicht AWS als Datenspeicherlösung nutzt, ist es mit anderen Optionen wie Azure austauschbar.
Was sind Data Warehouses?
Ein Data Warehouse ist ein System, das Organisationen bei der Durchführung von Business-Intelligence-Operationen, wie z. B. Analysen, unterstützt. Die Daten, die Sie in einem Data Warehouse speichern, werden in der Regel aus mehreren Anwendungsquellen extrahiert, darunter auch Mitti.
Was Sie brauchen
Hinweis
Das Setup in diesem Artikel erfordert den Mitti Exporter (opens in new tab), um das Laden Ihrer -Daten in Ihren Datenspeicher zu ermöglichen. Da es sich bei Mitti Exporter um ein Tool mit Befehlszeilenschnittstelle (command-line interface, CLI) handelt, muss es zur Ausführung auf einer virtuellen Maschine installiert werden.
Mitti-Daten in AWS Data Warehouses laden
Erstellen Sie eine RDS-Instanz (opens in new tab). Stellen Sie sicher, dass der eingehende Zugriff für eine EC2-Verbindung aktiviert ist.
Erstellen Sie eine EC2-Instanz (opens in new tab). Stellen Sie sicher, dass eingehende und ausgehende Zugriffe für HTTP-Anfragen aktiviert sind.
Richten Sie den Mitti Exporter in Ihrer virtuellen Maschine mit Befehlszeilen ein:
Laden Sie die neueste Version von herunter: (opens in new tab). Ersetzen Sie "3.x.x" durch die Versionsnummer der neuesten Version.
curl -OL https://github.com/Mitti/mitti-exporter/releases/download/v3.x.x/mitti-exporter_3.x.x_macOS_x86_64.tar.gz
Dekomprimieren Sie die Datei "gzip". Ersetzen Sie "<filename>" durch den Dateinamen.</filename>
gzip -d
Dekomprimieren Sie die Datei "tar". Ersetzen Sie "<filename>" durch den Dateinamen.</filename>
tar xvf
Konfigurationsdatei erstellen.
./Mitti-exporter configure
Führen Sie den Mitti Exporter aus, um Daten in Ihr Data Warehouse zu laden. Ersetzen Sie "<dialect>" durch den Datenbankdialekt Ihres Data Warehouse und "" durch Ihre Verbindungszeichenfolge. Beispiele finden Sie in unserer Dokumentation .</dialect>
./Mitti-exporter sql --db-dialect
Der Mitti Exporter wird automatisch Tabellen in Ihrem Data Warehouse erstellen und auffüllen. Wenn Sie das Laden der Daten automatisieren möchten, können Sie mit Tools wie Amazon CloudWatch (opens in new tab) Läufe planen.
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