承接昨天提到的Kinesis巨量資料傳遞，我們今天繼續延伸巨量資料傳遞後的處理與儲存。

1. Kinesis、EMR與Redshift的應用價值

Kinesis用於巨量與即時資料接收與傳遞；EMR(Elastic Map Reduce)用於處理巨量資料的運算；Redshift用於資料倉儲。整合Kinesis、EMR與Redshift這三項服務，有助於建置一套完善的巨量資料串接、資料處理以及資料倉儲的架構。

2. 應用架構

昨天提到了Kinesis，今天來了解一下Kinesis如何連結EMR和Redshift，依此做資料的處理和儲存。

2.1 EMR (Elastic Map Reduce)

回顧一下昨天的架構圖，Kinesis接收到流量後，會交由Consumer去處理，這邊的Consumer除了EC2以外，也可以是EMR。EMR本身可以理解為一系列的EC2的叢集，其底層架構設計是Hadoop，用於巨量資料的處理。由於EMR底層是由EC2所組成，當有需要調整系統的設置時，可以透過SSH方式，連線進入EMR。

2.2 Redshift

Redshift是column-based的資料庫，適用於PB等級的結構化資料，進行各樣的分析與查詢。目前提供兩種類型的機器服務:

• Dense Compute: 強調運算的服務，適合有資料分析方面的需求者。
• Desnse Storage: 強調儲存的服務，適合有資料倉儲需求者。
  如下圖，Redshift可以承接來自EMR處理過後的資料，並將資料提供給BI(Business Intelligence)服務平台，如Power BI。