EC2-Usage
ifelse(
LOCATE({line_item_product_code},"EC2") > 0 AND LOCATE({line_item_usage_type},"BoxUsage") > 0,"EC2-Instance",
LOCATE({line_item_usage_type},"DataTransfer-Out-Bytes") > 0,"Da
原创
2024-04-28 04:38:24
10阅读
在RDS界面打开需要访问的AuroraInstance，然后打开它的VPCSecurityGroup根据QuickSight的region，找到对应的IP段QuickSightRegion这里会提示例如我这里是ViginiaRegion，在这里表里找到对应的IP段：https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/regions.html最后在I
原创
2019-09-09 15:00:21
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# Amazon QuickSight架构图详解及应用示例
Amazon QuickSight是亚马逊推出的一款商业智能(BI)工具，可以帮助用户轻松地创建、可视化和分析数据。QuickSight的架构图非常重要，可以帮助我们更好地理解其工作原理和应用场景。本文将深入解析Amazon QuickSight的架构图，并提供一个简单的代码示例来演示其应用。
## Amazon QuickSight
原创
2024-04-25 04:47:16
105阅读
# 如何将MySQL数据导出至QuickSight：一份新手指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常遇到新手开发者在处理数据导出时的困惑。本文将详细指导你如何将MySQL数据库中的数据导出并导入到Amazon QuickSight中进行可视化分析。
## 流程概览
首先，让我们通过一个简单的流程表来了解整个过程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装
原创
2024-07-16 05:45:33
72阅读
Amazon QuickSight 是 AWS 提供的一款云原生商业智能（BI）工具，它能让用户直接在云端快速构建交互式仪表盘、报表和可视化分析，而无需传统 BI 工具繁琐的运维部署。它的是轻量、快、自动扩展、与 AWS 服务紧密集成。你可以直接连接 Athena、Redshift、RDS、S3 里的数据，还可以直接上传json文件入库，能快速做出图表并分享给团队和个人。
随着目前企业数字化转型的推进，业务系统产生了大量数据，如何利用好这些海量数据成为企业IT运营面临的一大难题。从传统的方案来看，需要企业自行架设Hadoop集群，由于大数据分析对数据存储和数据运算需求都比较高，所以硬件配置的需求也很高，导致整个项目成本高昂。
在使用了云服务器以后，可以解决本地数据中心的运维难题，并通过高标准高规格的硬件和数据中心提升了整体系统的稳定性。但如果只是通过云服务器来部署，仅仅是解决了服务器运维的问题，并不能最大化的利用云端大数据分析服务的优势。
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2019-11-28 21:49:06
1072阅读
亚马逊QuickSight是一项可用于交付的云级商业智能 (BI) 服务easy-to-understand向与您共事的人提供见解，无论他们身在何处。逊QuickSight提供企业级安全性、全球可用性和内置冗余。
原创
2024-06-12 11:23:48
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一些历史背景大概两年前，我开始尝试使用 QuickSight 来解决我就职的公司在 BI 方面遇到的一些问题。相比其他类似工具，QuickSight 能与很多亚马逊云科技数据服务实现一流的集成，并且成本非常低，这些都是我所看重的。借助该服务，我们可以快速构建分析原型和仪表板。然而有个问题我们一直很费解：为何不支持使用DynamoDB作为数据源？我在StackOverflow 咨询了 Hive-mi
为了让数据挖掘和数据查询能够更加普世化，惠及更多的想使用数据的但缺乏SQL能力的一般数据消费者，各类数据可视化工具应运而生，像Amazon Quicksight就是这样一款产品。目前亚马逊云科技中国区Amazon Quicksight还没有上线，开源界也有不少好用的可视化项目，Apache Superset就是其中之一。本篇推送会带您一步一步地在亚马逊云科技上部署Apache Superset并在
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2024-08-17 15:17:55
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摘要本报告对七款主流商业智能工具（Domo、Power BI、DataFocus、Tableau、Looker、Amazon QuickSight、ThoughtSpot和Alteryx）进行了全面评估。通过分析其架构、功能特点、数据处理能力、集成能力、安全性、适用场景和价格策略等维度，为企业在选择商业智能工具时提供参考依据。评估显示，不同工具各有优势和最适合的应用场景，选择哪一款取决于企业的具体
实验介绍本次实战内容将教大家如何使用 AWS 的大数据和数据湖的相关服务和组件，顺利完成大数据的收集，存储，处理，分析和可视化的完整的流程，主要会介绍以下几个 AWS 大数据服务：Lab1：实时流数据处理，基于 Kinesis 产品家族实现Lab2：批量数据处理，基于 EMR(Spark) 实现Lab3：数据可视化，基于 Quicksight + Athena 实现Lab4：数据实时检索，基于 E
实验介绍本次实战内容将教大家如何使用AWS的大数据和数据湖的相关服务和组件，顺利完成大数据的收集，存储，处理，分析和可视化的完整的流程，主要会介绍以下几个AWS大数据服务：Lab1：实时流数据处理，基于Kinesis产品家族实现Lab2：批量数据处理，基于EMR(Spark)实现Lab3：数据可视化，基于Quicksight+Athena实现Lab4：数据实时检索，基于Elasticsearch实
原创
2021-03-22 09:27:08
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在本练习中，您将学习如何使用Redshift和AmazonQuickSight平台构建数据可视化应用程序。您将看到如何使用Amazon的数据仓库从数据湖中装载数据，并用完全托管的数据可视化工具进行展现。本实验的目标包括：1、创建Redshift集群2、将S3的数据文件批量装载到Redshift数据库3、使用Quicksight对数据表进行可视化本实验的架构图如下构建数据仓库1.查看数据查看S3桶（
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原创
2021-03-31 11:03:52
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