流媒体数据管道与实时分析
流媒体是最受欢迎的数据管道设计模式之一。使用事件作为单个数据点可以实现数据的持续流动，从而为实时数据摄取和分析提供机会。如果您想熟悉数据流媒体并学习如何构建实时数据管道，本文适合您。了解如何测试解决方案，并模拟事件流来模拟测试数据。本文是一个难得的机会，可以通过使用流行的流媒体工具和框架（如Kinesis、Kafka和Spark）获得一些炙手可热的数据工程技能。我想谈谈数据流媒体的好处、示例和用例。
数据流媒体到底是什么？
流媒体数据，也称为事件流处理，是一种数据管道设计模式，其中数据点从源头不断地流向目的地。它可以实时处理，从而实现对数据流和分析事件的快速响应能力。应用程序可以对新数据事件立即触发响应，得益于流处理，并且通常是处理企业级数据的最流行解决方案之一。
只要在A点和B点之间进行数据处理，就存在数据管道 [1]。
在这个示例中，我们可以创建一个将ELT流媒体数据管道连接到AWS Redshift的流媒体数据管道。AWS Firehose交付流可以提供这种无缝集成，它可以直接将数据提供到数据仓库表中。然后，数据将被转换以创建具有AWS Quicksight作为BI工具的报告。
让我们想象一下，我们需要创建一个报告仪表板来显示公司的收入流。在许多情况下，业务需求是实时生成洞察力。这正是我们想使用流媒体的情况。
数据流可以由各种数据源生成，例如物联网、服务器数据流、市场中的应用内事件、用户活动、支付交易等。