首頁 >後端開發 >Python教學 >使用 AWS 建立 NBA 資料湖：綜合指南

使用 AWS 建立 NBA 資料湖：綜合指南

Susan Sarandon原創: 2025-01-12 08:31:42579瀏覽

得益於 AWS 的全面服務套件，現在使用 AWS 建立用於 NBA 分析的雲端原生資料湖比以往任何時候都更加簡單。本指南示範如何使用 Amazon S3、AWS Glue 和 Amazon Athena 建立 NBA 資料湖，並使用 Python 腳本自動進行設置，以實現高效的資料儲存、查詢和分析。

了解資料湖

資料湖是一個集中式儲存庫，用於儲存任何規模的結構化和非結構化資料。資料以其原始格式存儲，根據需要進行處理，並用於分析、報告或機器學習。 AWS 提供強大的工具來有效率地建立和管理資料湖。

NBA 資料湖概述

本專案使用 Python 腳本 (setup_nba_data_lake.py) 來實現自動化：

Amazon S3： 建立一個儲存桶來儲存原始和處理後的 NBA 資料。
AWS Glue：建立用於元資料和架構管理的資料庫和外部表。
Amazon Athena： 配置查詢執行以從 S3 進行直接資料分析。

此架構有助於無縫整合來自 SportsData.io 的即時 NBA 數據，以進行高級分析和報告。

使用的 AWS 服務

1。 Amazon S3（簡單儲存服務）：

功能：可擴充的物件儲存；資料湖的基礎，儲存原始和處理後的 NBA 資料。
實作： 建立 sports-analytics-data-lake 儲存桶。資料被組織到資料夾中（例如，raw-data 表示未處理的 JSON 文件，例如 nba_player_data.json）。 S3 確保高可用性、耐用性和成本效益。
優點： 可擴充性、成本效益、與 AWS Glue 和 Athena 無縫整合。

2。 AWS Glue：

功能：完全託管的ETL（提取、轉換、載入）服務；管理 S3 中資料的元資料和架構。
實作： 建立一個 Glue 資料庫和一個定義 S3 中 JSON 資料架構的外部表 (nba_players)。 Glue 編錄元數據，支援 Athena 查詢。
優點：自動化模式管理、ETL 功能、成本效益。

3。亞馬遜雅典娜：

功能：使用標準 SQL 分析 S3 資料的互動式查詢服務。
實作： 從 AWS Glue 讀取元資料。使用者直接對 S3 JSON 資料執行 SQL 查詢，無需資料庫伺服器。（範例查詢：SELECT FirstName, LastName, Position FROM nba_players WHERE Position = 'PG';）
優點：無伺服器架構、速度、隨選付費定價。

建構 NBA 資料湖

先決條件：

SportsData.io API 金鑰： 從 SportsData.io 取得免費的 API 金鑰以存取 NBA 資料。
AWS 帳戶： 對 S3、Glue 和 Athena 具有足夠權限的 AWS 帳戶。
IAM 權限： 使用者或角色需要 S3（CreateBucket、PutObject、ListBucket）、Glue（CreateDatabase、CreateTable）和 Athena（StartQueryExecution、GetQueryResults）的權限。

步驟：

1。造訪 AWS CloudShell： 登入 AWS 管理主控台並開啟 CloudShell。

Building an NBA Data Lake with AWS: A Comprehensive Guide

2。建立並配置 Python 腳本：

在 CloudShell 中運行 nano setup_nba_data_lake.py。
複製 Python 腳本（來自 GitHub 儲存庫），將 api_key 佔位符替換為您的 SportsData.io API 金鑰：
- SPORTS_DATA_API_KEY=your_sportsdata_api_key
- NBA_ENDPOINT=https://api.sportsdata.io/v3/nba/scores/json/Players
儲存並退出（Ctrl X、Y、Enter）。