することを容易にします。データ統合に必要なすべての機能を備えているため、インサイトを得て、数か月どころか数分でデータを使用可能にします。セットアップまたは管理するインフラストラクチャはありません。ジョブの実行中に使用するリソースに対してのみ支払いが発生します。データカタログは永続的なメタデータストアで、保存される場所にかかわらず、すべてのデータアセットに使用できます。環境の管理に役立つその他の制御情報が格納されます。統計情報の計算とパーティションの登録は自動的に実行され、データのクエリを効率的かつ費用対効果の高い方法で行うことができます。包括的なスキーマバージョン履歴が保持されるため、時間の経過とともにデータがどのように変化したかを把握できます。データカタログにメタデータが作成されます。ジョブの作成プロセスで使用されます。クローラーはスケジュールによって実行することも、オンデマンドで実行することもできます。最新のメタデータが必要なイベント時にトリガーすることもできます。スキーマを使用してストリーミングデータの変化を追加料金なしで検証および制御できます。アプリケーションと統合されます。スキーマレジストリと統合している場合、スキーマの進化を管理する互換性チェックを利用して、データ品質を向上し、予期しない変更から保護することができます。テーブルおよびパーティションを作成または更新できます。ワークロードに基づいてリソースを動的にスケールアップまたはスケールダウンします。使用すると、ジョブは必要なときだけワーカーを割り当てられます。ワークロードをどれだけ分割できるかに応じてリソースを追加、削除します。リソースを過剰にプロビジョニングしたり、ワーカー数の最適化に時間を費やしたり、アイドル状態のリソースに料金を支払ったりすることについて心配する必要がなくなります。使用すると、機械学習のエキスパートにならなくても、データをクリーンアップして分析用に準備できます。機能は、重複除去を行い、相互の対応が不完全なレコードを検出します。使用してレストランのデータベースで重複レコードを検索します。レコードのセットに「一致する」または「一致しない」のいずれかのラベルを付けるよう求めます。よって開発のエンドポイントが用意されます。ノートブックを使用できます。ジョブにインポートできます。リポジトリでは、他のデベロッパーのコードを使用することや、他のデベロッパーとコードを共有することが可能です。データアナリストやデータサイエンティストなどのユーザーがコードを記述せずにデータをクリーンアップおよび正規化するためのインタラクティブなポイントアンドクリックのビジュアルインターフェイスを提供します。データベースから直接データを簡単に視覚化、クリーンアップ、正規化できます。以上の組み込み変換から選択して、データを結合、ピボット、転置し、保存された変換を新しい受信データに直接適用することでデータ準備タスクを自動化できます。データパイプラインとデータレイク内の機密データを定義、識別、処理するのに役立ちます。データおよびその他の機密とみなされるデータについて、冗長化、置換、または報告することによって、機密データを修復することができます。含む機密データの識別とマスキングを簡素化します。プリミティブ型を使用したい、と考えているのです。ライブラリを使用した大規模なデータセットを処理することをサポートします。サーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。ジョブを簡単に最新の状態に保つことができるようになります。アカウント内のすべてのジョブで利用可能です。データ統合ジョブの開発を簡素化します。使用すると、データエンジニアはデータをインタラクティブに探索して準備できます。ノートブックを使って、データの探索、実験、処理をインタラクティブに行うこともできます。最小限のセットアップでサーバーレスノートブックを提供するため、デベロッパーはすぐに始めることができます。ジョブとして保存およびスケジュールできます。ジョブは、スケジュールベース、オンデマンド、イベントベースで呼び出すことができます。パイプラインを構築することもできます。ジョブ間の依存関係すべての処理、不良データのフィルタリング、失敗したジョブの再試行は自動的に行われます。プッシュされるため、中央のサービスからモニタリングして、アラートを受信できます。プラクティスを適用してそれらのジョブをデプロイできます。ジョブに対して機能します。ジョブのデプロイも簡単にできます。削減できる柔軟な実行ジョブクラスです。つのジョブ実行クラスがあります。スタンダード実行クラスは、ジョブの高速起動と専用リソースを必要とする、時間に敏感なワークロードに最適です。開始時間や完了時間が変動するような、時間的制約のないジョブに適しています。つのオープンソースフレームワークをネイティブでサポートしています。ベースのデータレイクで使用するために、トランザクション的に一貫性のある方法でデータを管理するのに役立ちます。データの品質と信頼性を向上させることができます。データレイクやパイプラインのデータ品質を自動的に測定、モニタリング、管理します。データがビジネスに影響を与える前に、容易に特定することができます。ジョブを分散処理向けにオーサリングできるようになります。コードを自動的に生成してデータを抽出、変換、ロードします。ストリーミングソースのデータを継続的に使用し、これを送信中にクリーニングおよび変換して、分析向けにターゲットのデータストアで数秒以内に使用できるようにします。イベントストリーム、クリックストリーム、ネットワークログなどのイベントデータを処理します。ジョブは、データを強化および集約し、バッチソースとストリーミングソースを結合し、さまざまな種類の複雑な分析および機械学習オペレーションを実行できます。がい、年齢、その他の属性によって差別することなく、平等に採用選考の機会を提供しています。