Module 6 Advanced Data Lakehouse, Analytics & ETL Pipelines

Data Lakes, Analytics & Batch Processing

Schema-on-Read, Serverless Lakehouse & Real-Time Stream Ingestion

Estimated Time 7 Hours
Primary Services
Amazon S3 LakehouseAWS GlueAmazon AthenaAmazon Kinesis Data StreamsAmazon Redshift Serverless
Module 6 သင်ရိုးမာတိကာ High-Throughput Ingestion, Partitioning & Serverless Analytics

Real-Time Streaming & Data Lakehouse Architecture

Amazon Kinesis, S3 Data Lake, AWS Glue, Athena နှင့် Amazon Redshift

သန်းပေါင်းများစွာသော IoT Telemetry နှင့် User Clickstream Data များကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဖမ်းယူဆန်းစစ်နိုင်သည့် Kinesis Data Streams, S3 Lakehouse (Parquet Partitioning), Glue Data Catalog, Athena Serverless Queries နှင့် Redshift Data Marts တည်ဆောက်ပုံ။

ရရှိမည့် အဓိက ဗိသုကာဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများ (Learning Outcomes)

1

Streaming Ingestion (Kinesis Data Streams / Firehose) နှင့် Batch Ingestion ၏ Trade-offs များကို နားလည်ခြင်း။

2

S3 Data Lake ပေါ်တွင် Apache Parquet Columnar format ဖြင့် သိမ်းဆည်း၍ Storage နှင့် Query ကုန်ကျစရိတ် ၉၀% လျှော့ချနိုင်ခြင်း။

3

AWS Glue Crawler ဖြင့် Data Schema များကို အလိုအလျောက် ဖတ်ရှုပြီး Amazon Athena ဖြင့် SQL Queries မောင်းနှင်နိုင်ခြင်း။

4

Real-time Analytics Dashboard များအတွက် Managed Grafana နှင့် QuickSight ချိတ်ဆက်နိုင်ခြင်း။

အခြေခံ သဘောတရားနှင့် စဉ်းစားပုံ Mental Models

Big Data စနစ်များတွင် Database ပေါ်သို့ တိုက်ရိုက် INSERT လုပ်ခြင်းသည် Database ကို ပြိုကျစေပါသည်။

Stream Ingestion Buffer (Kinesis/Kafka) ခံထားပြီး S3 Data Lake သို့ Parquet ပုံစံဖြင့် Batch ခွဲသိမ်းခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ် အသက်သာဆုံးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည် အမြင့်ဆုံး ဖြစ်ပါသည်။

အဓိက ဗိသုကာ သဘောတရားများနှင့် မဏ္ဍိုင်များ (Key Architecture Concepts)

Columnar Storage (Parquet)

Row အလိုက် မသိမ်းဘဲ Column အလိုက် သိမ်းဆည်းပြီး Compress လုပ်ထားသောကြောင့် Scan Data ကို ၉၀% လျှော့ချပေးသော ဖိုင်ပုံစံ။

Hive Partitioning

S3 ပေါ်တွင် s3://bucket/year=2026/month=08/day=20/ ပုံစံဖြင့် သိမ်းဆည်း၍ Query ရှာဖွေမှု အလွန်မြန်ဆန်စေခြင်း။

Kinesis Sharding

Shard တစ်ခုလျှင် 1MB/sec Write နှင့် 2MB/sec Read စွမ်းရည်ဖြင့် လိုသလို တိုးချဲ့နိုင်သော Stream ပိုက်လိုင်း။

Production စနစ်များတွင် မဖြစ်မနေ လိုက်နာရမည့် Golden Rules

  • ★ S3 Data Lake ပေါ်တွင် JSON/CSV အကြမ်းဖိုင်များကို တိုက်ရိုက် မထားပါနှင့်၊ Glue Job ဖြင့် Snappy-compressed Parquet သို့ ပြောင်းလဲသိမ်းဆည်းပါ။
  • ★ Athena Queries များ ကုန်ကျစရိတ် သက်သာစေရန် Partition Pruning (WHERE year=2026) ကို အမြဲသုံးပါ။

Hands-On Case Studies

လက်တွေ့ လေ့လာနိုင်သော Case Studies များ

3 Case Studies
Advanced Enterprise Security & Compliance
8 min read

Centralized Enterprise Security Log Lake: CloudTrail & VPC Flow Logs

Aggregating multi-account security telemetry into an immutable S3 lake with AWS Glue crawlers and Athena forensics.

Forensic Query Time: 25s (from 4 hrs)
Log Immutability: 100% WORM
AWS CloudTrail Amazon VPC Flow Logs Amazon S3 Object Lock +1
Read
Intermediate Business Intelligence & Retail
8 min read

Executive BI Datamart Pipeline: Redshift Serverless & Glue ETL

Automating dimensional data warehouse transforms from transactional OLTP databases into Redshift Serverless and Amazon QuickSight.

ETL Batch Duration: 14 mins (from 3 hrs)
Dashboard Load Time: 1.2s
Amazon Redshift Serverless AWS Glue Amazon QuickSight
Read
Advanced E-Commerce & Digital Media
9 min read

Real-Time Clickstream Analytics: Ingesting 20,000 Events/Sec into S3 & Athena

Streaming massive client telemetry with Amazon Kinesis Data Firehose, automated Parquet conversion, Glue Catalog schema evolution, and serverless Athena SQL.

Ingestion Throughput: 20,000 / sec
Query Cost Reduction: 92%
Amazon Kinesis Data Firehose Amazon S3 Lakehouse AWS Glue Data Catalog +1
Read