在当今这个信息爆炸的时代，数据量的激增和复杂性不断上升，数据摄取成为了一个日益重要的议题。本文旨在阐明如何利用基于云的ETL工具来处理数据摄取过程。如果是AWS的新手，或者想要探索数据摄取的高级工作流程，那么请继续阅读。
AWS是一个按需提供的云计算平台，它在全球范围内提供超过200种服务，能够快速加载多样化的数据，并为企业生成成本效益高、可扩展的解决方案。
考虑到AWS提供的广泛服务，学习和积累所有服务的经验需要大量的努力和时间。因此，让讨论一些对于数据工程师来说，应对当今数据挑战和完成日常任务（包括数据库、存储、分析等）至关重要的服务。
现代应用程序使用和存储的数据量达到了拍字节级别。这些应用程序需要能够处理大量请求，并具备低延迟和高可用性等特点。AWS通过其数据库服务（DBaaS）满足上述应用程序的需求。它提供了两种不同的数据源：“关系型数据库服务”和“非关系型数据库服务”，可以根据应用程序的需求进行定制。
如今，许多应用程序生成了大量数据，在数字世界中的每一个行动都会留下痕迹。考虑到不同类型的源数据，可以构建两种主要类型的数据摄取管道来完成摄取活动，即“批量数据管道”和“流数据管道”。
可以使用EMR集群、AWS Glue和Lambda函数来编排、摄取和构建批量数据管道。
可以使用AWS Kinesis来捕获和存储连续（实时）生成的数据，并构建流数据管道。
Amazon EMR运行在动态可扩展的EC2集群上，并提供托管的Hadoop生态系统。EMR可以将数据在Amazon数据库和数据存储（如Amazon S3和Dynamo DB）之间移动。
实时分析数据并产生洞察，通过了解用户行为和趋势，为用户提供更好的服务。这些数据非常庞大，每小时生成的数据量可达TB级别，需要被处理、存储和分析。
随着数据湖概念的出现，使用名为Amazon S3的存储服务来对数据湖中的数据进行分类和维护。
Amazon S3可以被描述为一个对象存储服务（每个加载到S3的文件都被视为一个对象），它能够从网络上的任何地方存储和检索任意数量的数据。
步骤1 - 首先，数据以“原始”形式存储在一个单独的桶中。原始桶包含未准备好进行分析的原始数据。可以将这个区域称为原始层。
// 示例代码：创建S3桶
aws s3 mb s3://my-raw-bucket
// 示例代码：使用AWS Glue进行数据清理
aws glue start-job-run --job-name "my-data-cleaning-job"
// 示例代码：将处理后的数据写入已处理桶
aws s3 cp s3://my-raw-bucket/ s3://my-processed-bucket/ --recursive