报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告指出企业在处理大规模数据写入时传统JDBC方法存在诸多局限，而AWS Glue的分区功能可有效解决这些问题，通过默认分区和自定义批量分区策略能实现更快执行、优化资源利用、增强可扩展性和容错性，显著提升ETL性能 [7][22][77] 根据相关目录分别进行总结 高级分区技术与AWS Glue - 企业每日产生和处理大量数据，大规模数据写入会成为瓶颈，AWS Glue可自动化ETL工作流，加速数据移动和转换 [6] - 传统ETL方法在处理大量数据时存在不足，分区技术可将大数据集分成逻辑块进行并行处理，AWS Glue的分区功能和PySpark能力可优化ETL管道，实现高性能数据写入 [7][8] 传统JDBC在大规模数据写入方面的挑战 - 传统JDBC在处理大规模数据写入时是瓶颈，存在处理缓慢、无并行处理、资源使用高、错误处理复杂、可扩展性有限和数据倾斜等问题，会导致延迟、成本增加和人工工作量加大 [11][14][20] Hexaware如何利用AWS Glue解决ETL挑战以制定分区策略 - Hexaware采用默认分区和自定义批量分区两种策略，默认分区由Spark自动分配数据，自定义批量分区可定义分区大小和批量配置，适用于大数据集 [24][26][46] 性能指标比较 - 处理500万行65列数据写入Teradata时，AWS Glue分区功能在执行时间、数据库负载、资源利用、可扩展性和错误处理方面均优于传统JDBC方法，执行时间从约20分钟降至约5分钟，吞吐量是传统JDBC的4倍 [61][62][67] AWS Glue中优化分区数据写入的最佳实践 - 优化ETL管道需理解数据、优化分区、设置批量大小、监控资源、妥善处理错误、利用并行性以及进行测试和调整，如选择逻辑分区键、平衡分区大小、优化批量大小、使用CloudWatch监控等 [71][72][73] Hexaware和AWS策略：利用AWS Glue克服传统ETL挑战 - 传统ETL方法难以满足现代需求，Hexaware的策略和最佳实践可借助AWS Glue构建高性能ETL工作流，其分区功能能带来更快执行、资源高效利用、可扩展性和容错性等优势 [75][76][79]