声明：

本文转自 DEV Community 网站，文章翻译由开发者社区提供；点击下方链接，查看英文原文：

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一些历史背景

大概两年前，我开始尝试使用 QuickSight 来解决我就职的公司在 BI 方面遇到的一些问题。相比其他类似工具，QuickSight 能与很多亚马逊云科技数据服务实现一流的集成，并且成本非常低，这些都是我所看重的。借助该服务，我们可以快速构建分析原型和仪表板。然而有个问题我们一直很费解：为何不支持使用 DynamoDB 作为数据源？

我在StackOverflow 咨询了 Hive-mind 如何在 Amazon Quicksight 中对 DynamoDB 数据进行可视化，这已经成为该平台上获得支持最多的 QuickSight 提问，因为大家都需要这样的功能，但一直没得到解答……直到最近。

大部分变通的解决方案都需要将 DynamoDB 数据导出（例如复制）到其他位置，例如 S3 或 RDS，随后即可作为数据源加入 QuickSight。最终，我们创建了一个 Glue 计划作业，借此将 DynamoDB 数据移动到 S3。随后使用 AWS Glue Crawler 爬取 S3 数据并以 Amazon Athena 表的形式作为数据集加入 QuickSight。这种方法有效，但实际上需要更多定制化的基础设施，并且也无法直接进行实时查询。

2019 年底，亚马逊云科技宣布用户将可以通过 Amazon Athena 新增的联合查询功能查询任何数据源。这个功能很酷，他们甚至通过示意图展示了查询 DynamoDB 数据的概念，但这需要我们自行开发并维护自己的连接器，并且该功能当时还是预览版，Amazon QuickSight 的集成也尚未进行更新，无法用到 Athena 的这项新功能。

2020 年 3 月，我发现Amazon Athena 公布了一个适用于 DynamoDB 的预构建数据连接器。这让我很激动，因为我终于可以在 Athena 中快速设置一个数据连接器并借此真正查看和查询 DynamoDB 数据，同时还不需要编写任何自定义代码。但该功能依然是预览版，并且暂时还不支持 QuickSight。

到了一年后，Athena 数据连接器在多个区域正式发布，还提供了第 2 版 Athena 引擎，并且 QuickSight 的集成功能也可以让我们选择所需的 Athena 工作组和数据源。

在 DynamoDB 成为 Amazon QuickSight 中的“一类”数据源之前，这些功能已经足以满足我的需求了。

详细实现过程

使用第 2 版 Athena 引擎所提供的 Athena 数据连接器，我终于能在 QuickSight 中可视化 DynamoDB 数据，并且不需要创建任何定制资源，也无需将数据复制到另一个数据源中。

先决条件/假设

• 你希望将 DynamoDB 表中的数据通过 QuickSight 进行可视化

• 你可以访问自己账户 IAM 中的用户/角色

• 创建一个存储桶，用于存储 Athena 查询结果数据以及数据连接器溢出的数据

• 如果要将其用在生产环境中的大规模查询中，建议为该存储桶添加S3 生命周期策略，以确保该存储桶不会以不受控的方式增大

• 你使用的区域必须同时支持：

• Athena 第2 版引擎
  

• QuickSight
  

切换为使用第 2 版 Athena 引擎

如果还没有已经在使用第 2 版 Athena 引擎的 Athena 工作组，请创建一个符合要求的工作组。

截止撰写本文时，默认的主要组依然会使用第 1 版 Athena 引擎，但这些组会在未来某时自动升级到第 2 版。

没人有时间等待亚马逊云科技来升级，因此我们需要提前创建（如果需要的话）工作组并切换到第 2 版 Athena 引擎。

1.在 Athena 控制台中选择 Workgroups 选项卡：

2.确保存在“Athena Engine version 2”工作组并切换至该工作组。

a)你很可能没有这样的工作组，因此需要点击“Create Workgroup”按钮创建一个。几乎所有选项都可以使用默认设置，但一定要选择“Manually choose an engine version now”，并且在创建工作组时，请务必选择“Athena engine version 2 (recommended)”。

创建 DynamoDB Athena 数据连接器

创建了第 2 版 Athena 引擎的工作组后，接下来需要创建我们的 DynamoDB Athena 数据连接器了。

1.打开 Athena 控制台的 Data Sources 选项卡，选择“Connect data source”按钮。

2.在 Data Sources 向导的第一步中选择“Query a data source”选项，随后选择“Amazon DynamoDB”并点击下一步。

3.第二步和最后一步中，亚马逊云科技需要我们指定连接器 Lambda。该 Lambda 尚不存在，因此我们需要点击“Configure new AWS Lambda function”按钮进行部署。

点击该按钮会打开一个新窗口并显示 Lambda 控制台，我们可以在这里部署预构建的 AthenaDynamoDBConnector 应用程序。

b)在 Application 设置下，至少需要设置 SpillBucket 和 AthenaCatalogName 参数，因为它们不包含任何默认值。

c)点击 Deploy。

d)该 Lambda 部署完成后，重新回到 Athena 控制台窗口。

4.至此我们的 AthenaDynamoDBConnector 函数已经部署，点击“Choose Lambda function”下拉菜单列表旁边的刷新按钮，随后应该能看到刚才部署的 Lambda 函数。选择该函数，为分类输入一个名称，点击“Connect”按钮。

5.至此我们就应该可以通过为资源设置的数据源和分类名称，使用 Athena 查询 DynamoDB 数据了。

为 QuickSight IAM 角色分配 Lambda 权限

Athena 数据连接器需要调用 Lambda 来查询并返回 DynamoDB 数据，因此我们需要为 QuickSight 的服务角色提供调用 Lambda 函数的权限。

1.打开 IAM 控制台并选择“Roles”。

2.查找并点击 QuickSight 服务角色。角色名称应该以类似“aws-quicksight-service-role”的字样开头，例如“aws-quicksight-service-role-v0”。

3.点击“Attach Policies”。

4.选择“AWSLambdaRole”并点击“Attach Policy”。

配置 QuickSight 使用新连接器

随后需要对 QuickSight 进行一些配置！

1.打开 QuickSight 并显示 Data Sets 菜单。

2.点击“New Dataset”并选择 Athena 作为数据源。

3.选择刚才创建的，使用了第 2 版 Athena 引擎的工作组。

4.随后选择在刚才的步骤中为 DynamoDB 连接器创建的分类。

a)如果看到“没有足够的权限连接到此数据集或运行此查询”的错误，很可能是因为没有将 Lambda 调用权限正确地分配给 QuickSight 角色。具体操作方法请参阅上一步。

5.随后要选择是否希望通过 SPICE 缓存数据，或是直接查询数据。直接查询将能查看 DynamoDB 中的实时数据，但因为不缓存，性能和成本可能会受到影响。

a)你也可以添加额外的 DynamoDB 表数据集并继续重复使用在上述第 2 步创建的第 2 版 Athena 引擎数据源。

进行可视化

至此我们已经创建了 DynamoDB 数据集（通过 Athena 和 DynamoDB 数据连接器），接下来终于可以通过分析和仪表板对 DynamoDB 数据进行可视化了。

本文的示例中我使用了一个很小的 DynamoDB 范例数据集，因此可视化出来的结果不怎么有趣，仅供参考。

总结

期待了这么久，终于可以在无需自定义资源和复制数据的前提下用 QuickSight 处理 DynamoDB 数据。这只是众多数据源中的一个示例，现在我们已经可以通过第 2 版 Athena 引擎的数据连接器轻松添加多种数据源，并能直接在 QuickSight 中选择要使用的 Athena 工作组和 Athena 分类。相信随着亚马逊云科技继续发布新功能以及技术的不断革新，本文所介绍的技术迟早会过时，但大家可以将本文介绍的方法作为练习探索更多新功能。如果本文对你有帮助，或如果你针对该方法的改善和增补有任何建议，欢迎随时留言。

文章作者： Jared Donboch

Jared Donboch for AWS Community Builders。