MATLAB与AWS Athena集成指南AWS Athena的MATLAB接口详解

AWS架构转换工具（AWS SCT）让您轻松将数据库架构从一种数据库引擎转换成另一种数据库引擎。支持转换关系OLTP架构或数据仓库架构。转换后的架构适用于Amazon RDS MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server、PostgreSQL数据库、Amazon Aurora数据库集群或Amazon Redshift集群。

在Amazon Web Services（Linux VM）上使用MATLAB Parallel Server前，请确保满足以下条件： MATLAB Parallel Server许可证。有关云端许可证配置的信息，请参见相关文档。 使用网络许可证管理器为您的集群提供足够的MATLAB Parallel Server许可证。 确保您拥有桌面上的MATLAB和Parallel Computing Toolbox，并与所选MATLAB版本相匹配。 拥有具有所需权限的AWS账户，详细信息请查看相关服务文档。 在您所选区域内的AWS账户中配置SSH密钥对。如果还没有密钥对，请按照指示创建一个。 注意

这个文件介绍了guide_simulink_sfunction接口的使用。这是一个相对简单且易于理解的应用程序，主要是为了解答一个学生的疑问：“如何在GUI界面中实时显示Simulink结果，超越Simulink本身的功能？” GUI（simulink_gui_interface）提供了一个简洁的界面，用于调用Simulink模型（simulink_model.mdl），该模型使用S函数（sfun.m）来绘制数据。我设计这个例子的目的是尽可能简化，让更多人受益。值得注意的是，从Simulink界面（simulink_gui_interface）运行Simulink模型（simulink_mod

利用AWS云平台高效管理Spark集群 本次北京技术峰会聚焦于大规模 Spark 集群的动态管理，探索如何利用 AWS 云平台提供的强大功能实现高效的资源配置和任务调度。 我们将深入探讨以下议题： 弹性伸缩： 根据工作负载动态调整 Spark 集群规模，最大化资源利用率，降低运营成本。 自动化部署： 使用 AWS 工具简化 Spark 集群的创建和配置过程，提高部署效率。 监控与优化： 借助 AWS 云服务实时监控 Spark 集群性能，识别瓶颈并优化资源配置，提升整体性能。 通过本次峰会，您将了解到如何利用 AWS 云平台构建灵活、高效、可扩展的 Spark 集群，应对大数据分析带来

Strikingly 的数据架构用得挺巧。利用AWS配合Apache Kylin搞了个高并发、低延迟的 BI 平台，支持全球访问、数据秒级查询，部署效率也高。你要是正好在搭建大数据平台或者玩多租户查询这一块，这份 PDF 绝对值得一看，案例实在，落地性强。

在当前数字化时代，大数据已成为企业和组织的核心竞争力。利用AWS构建云上的数据仓库可以帮助企业高效、安全地存储、分析并提取价值。本教学资源将详细探讨如何利用AWS服务来建立一个功能强大的云上数据仓库系统。我们要理解数据仓库的基本概念。数据仓库是一个集中式、面向主题、集成、非易失且随时间变化的数据集合，主要用于支持管理决策。AWS提供了一系列服务，使得在云端搭建这样的系统变得简单且高效。1. Amazon Redshift：AWS的完全托管型数据仓库服务，使用列式存储优化大规模数据分析。Redshift允许用户轻松地将PB级别的数据加载到仓库中，并与SQL兼容，便于分析。它支持多种数据源的连接，

这款工具真是太棒了！它让我的工作效率提升了不少，使用起来非常方便，功能强大，让我轻松处理各种任务。

详细探讨了数据迁移至AWS的最佳策略，以及数据收集、压缩与聚合的相关方法。同时还介绍了Amazon EMR集群的常见设置与配置模式，包括如何通过保留与现货实例等Amazon EC2购买选项实现成本优化。

Lemon-engine是一个在AWS Cloud上运行的工具，用于实现DynamoDB、Redis和Elasticsearch之间的自动节点同步。它通过DynamoDB的更新流来接收数据变更并将其同步到Elasticsearch。