Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zu den Einzelheiten zum Ende der Lebensdauer und zu den Migrationsoptionen von Python finden Sie in dem Blogbeitrag
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
In Apache Iceberg-Tabellen schreiben
Mit Amazon Redshift können Sie Apache Iceberg-Tabellen erstellen und in diese schreiben, die in Amazon S3- und Amazon S3 S3-Tabellen-Buckets gespeichert sind. Das direkte Schreiben von Iceberg-Daten aus Amazon Redshift optimiert Ihr Datenmanagement, da zusätzliche Tools wegfallen. Iceberg-Tabellen müssen bei registriert sein. AWS Glue Data Catalog
Sie können die Lakehouse-Architektur mit Apache Iceberg-Tabellen verwenden und gleichzeitig die leistungsstarken SQL-Analysen von Amazon Redshift sowohl für Warehouses als auch für Lakes nutzen. Sie erhalten außerdem sofortigen Zugriff auf erweiterte Amazon Redshift Redshift-Funktionen wie materialisierte Ansichten Ihrer Iceberg-Tabellen, wodurch Ihre Analysemöglichkeiten erheblich verbessert werden, ohne die Komplexität zu erhöhen.
Iceberg Writes wird sowohl auf von Amazon Redshift bereitgestellten Clustern als auch auf Amazon Redshift Serverless Instances unterstützt.
