Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Build a Real-Time CDC Pipeline: DynamoDB → Iceberg with VARIANT Support with EMR Serverless 8.0.0

Автор: Soumil Shah

Загружено: 2026-01-01

Просмотров: 451

Описание:

🚀 Build a Production-Ready CDC Pipeline from DynamoDB to Iceberg

Learn how to capture real-time database changes from DynamoDB and load them into Apache Iceberg tables using AWS Lambda, S3, and EMR Serverless. This tutorial demonstrates handling complex nested JSON with Iceberg's VARIANT type (format v3).

📋 What You'll Learn:
Set up DynamoDB Streams for Change Data Capture (CDC)
Build a Lambda function to process and compress CDC events
Create time-partitioned data in S3 with JSON.GZ compression
Write PySpark jobs to MERGE data into Iceberg tables
Handle nested JSON properties using VARIANT data types
Deploy serverless infrastructure with AWS SAM/Serverless Framework
Submit jobs to EMR Serverless for scalable processing

🏗️ Architecture:
DynamoDB Streams → Lambda → S3 (compressed) → Spark → Iceberg v3

💻 Tech Stack:
AWS DynamoDB Streams
AWS Lambda (Python 3.11)
Amazon S3 & S3 Tables
Apache Iceberg v3 with VARIANT support
AWS EMR Serverless (Spark 4.0)
Serverless Framework

🔗 Resources:
https://github.com/soumilshah1995/dyn...

⏱️ Timestamps:
0:00 - Introduction & Architecture Overview
2:15 - DynamoDB Table Setup with Streams
5:30 - Lambda CDC Processor Implementation
10:45 - S3 Partitioning Strategy
13:20 - EMR Serverless Configuration
16:40 - Spark ETL Job with VARIANT Support
22:10 - Testing the Pipeline End-to-End
25:30 - Querying Iceberg Tables
27:45 - Production Considerations & Best Practices

🎯 Use Cases:
✓ Real-time data warehousing
✓ Event sourcing and audit logs
✓ Analytics on operational data
✓ Building data lakes with schema evolution

💡 Pro Tips:
Handles schema evolution automatically
Zero data loss with DynamoDB Streams
Cost-effective with serverless architecture
Scales automatically with EMR Serverless

👍 If you found this helpful, please like and subscribe for more data engineering tutorials!

#DataEngineering #AWS #ApacheIceberg #CDC #DynamoDB #Serverless #BigData #Spark #DataPipeline #CloudComputing

Build a Real-Time CDC Pipeline: DynamoDB → Iceberg with VARIANT Support with EMR Serverless 8.0.0

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Apache Iceberg: что это такое и почему все о нем говорят.

Apache Iceberg: что это такое и почему все о нем говорят.

Apache Iceberg

Apache Iceberg

План развития карьеры инженера данных до 2026 года: 3 уровня для трудоустройства.

План развития карьеры инженера данных до 2026 года: 3 уровня для трудоустройства.

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Kubernetes — Простым Языком на Понятном Примере

Создайте свой первый проект по созданию конвейера обработки данных с использованием Apache Airflo...

Создайте свой первый проект по созданию конвейера обработки данных с использованием Apache Airflo...

Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры

Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры

Build an end to end data lake etl pipeline | Airflow | Iceberg | dbt | Trino | Postgres

Build an end to end data lake etl pipeline | Airflow | Iceberg | dbt | Trino | Postgres

Узнайте, как использовать Amazon S3 Tables с Iceberg V3 на EMR Serverless 8.0 (Spark 4.0).

Узнайте, как использовать Amazon S3 Tables с Iceberg V3 на EMR Serverless 8.0 (Spark 4.0).

Apache Kafka: What it is and where it’s going.

Apache Kafka: What it is and where it’s going.

Синьор 1С: 10 привычек, без которых ты не вырастешь

Синьор 1С: 10 привычек, без которых ты не вырастешь

52 декларативных конвейера Lakeflow Spark | Новый редактор кода конвейера | AUTO CDC | Внешние це...

52 декларативных конвейера Lakeflow Spark | Новый редактор кода конвейера | AUTO CDC | Внешние це...

Очень простой ETL-конвейер в Snowflake

Очень простой ETL-конвейер в Snowflake

✅ Master AWS DynamoDB 🚀 | Serverless, Scalable NoSQL Database Explained

✅ Master AWS DynamoDB 🚀 | Serverless, Scalable NoSQL Database Explained

Intro to Apache Iceberg! Apache Iceberg Explained for Beginners!

Intro to Apache Iceberg! Apache Iceberg Explained for Beginners!

Создание самого большого в мире мини-ПК

Создание самого большого в мире мини-ПК

The World's Most Important Machine

The World's Most Important Machine

Databricks End-To-End Project 2026 | Zero-To-Hero

Databricks End-To-End Project 2026 | Zero-To-Hero

Authentication Explained: When to Use Basic, Bearer, OAuth2, JWT & SSO

Authentication Explained: When to Use Basic, Bearer, OAuth2, JWT & SSO

Databricks Lakeflow Declarative Pipelines are a GAME CHANGER for ETL

Databricks Lakeflow Declarative Pipelines are a GAME CHANGER for ETL

Если у тебя спросили «Как твои дела?» — НЕ ГОВОРИ! Ты теряешь свою силу | Еврейская мудрость

Если у тебя спросили «Как твои дела?» — НЕ ГОВОРИ! Ты теряешь свою силу | Еврейская мудрость

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com