Daftar Isi:

Bagaimana Athena terhubung ke power BI?
Bagaimana Athena terhubung ke power BI?

Video: Bagaimana Athena terhubung ke power BI?

Video: Bagaimana Athena terhubung ke power BI?
Video: Power BI: как подключиться к Athena. Часть 2. Настройка Power BI 2024, November
Anonim

Ke Menghubung ke Athena Anda harus memilih konektor ODBC yang Anda atur di Langkah 1. Power BI Desktop memungkinkan Anda mengimpor data dari dengan menentukan Nama Sumber Data (DSN) atau a koneksi string melalui ODBC. Sebagai pilihan, Anda bisa juga menentukan pernyataan SQL untuk dieksekusi terhadap driver ODBC. Itu adalah dia!

Akibatnya, bagaimana saya terhubung ke Athena?

Langkah-langkah untuk menghubungkan:

  1. Hubungkan ke data Anda dengan mengklik "Tambahkan Data Eksternal"
  2. Temukan Amazon Athena di opsi tarik-turun dalam impor data.
  3. Buat koneksi baru tanpa DSN dengan mengisi parameter yang diperlukan dari wilayah Amazon dan direktori staging S3.
  4. Klik pada koneksi kurang DSN Anda dan itu akan membawa daftar skema.

Demikian juga, bagaimana cara menghubungkan power BI saya ke Amazon s3? Muat Data Amazon S3 di Power BI – menggunakan Koneksi Driver ODBC

  1. Buka Power BI Desktop dan pilih opsi Dapatkan data.
  2. Get Data akan memungkinkan penambahan driver ZappySys ODBC.
  3. Pilih nama ODBC DSN dari dropdown DSN.
  4. Sekarang saatnya untuk mengimpor data.

Di sini, dapatkah power bi terhubung ke s3?

Tidak mungkin secara langsung sambungkan ke AWS S3 tanpa Power BI Desktop. Ada dua metode untuk Anda menghubungkan ke sumber datanya. 1. Hubungkan ke AWS S3 menggunakan sumber data ODBC seperti yang dijelaskan di blog ini atau langsung hubungi AWS S3 api masuk Power BI konektor web.

Apa itu basis data pergeseran merah?

A Basis Data Pergeseran Merah adalah solusi gudang data besar berbasis cloud yang ditawarkan oleh Amazon. Platform ini menyediakan sistem penyimpanan yang memungkinkan perusahaan menyimpan petabyte data dalam "cluster" yang mudah diakses yang dapat ditanyakan secara paralel. pergeseran merah dirancang untuk data besar dan dapat diskalakan dengan mudah berkat desain simpul modularnya.

Direkomendasikan: