AWS Glue
Dataddo ist die schlüsselfertige Datenschicht für AWS Glue. Laden Sie Daten aus über 400 Geschäftsquellen in Iceberg-Tabellen, die im Glue Data Catalog registriert sind - gesteuert und analysebereit - sodass Athena, Redshift und EMR sie sofort abfragen. Keine Pipelines, die Sie bauen müssen.
Sources
Business / DB / File / Streaming Connectors
450+ available, any direction
HubSpot
Google Ads
Google Sheets
Salesforce
SAP S/4HANA
Oracle
Microsoft Dynamics 365
AWS S3
Azure SQL
Google Cloud SQL
MySQL
PostgreSQL
IBM Db2
+ any other
Your existing stack
Orchestration
Monitoring
Governance & Lineage
IAM & SSO
Dataddo Platform
Control Plane
UI
Visual workspace for teams to build, run and monitor pipelines
API
Programmatic interface to embed Dataddo in your own stack and workflows
MCP
Dedicated interface for AI & agents to access governed data in context
Data Plane
Isolated deployment
Hyperscalers
Isolated deployment
EU Cloud Providers
Isolated deployment
On-Prem
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Snowflake
Databricks
Microsoft Fabric
Google BigQuery
Amazon Redshift
Azure Synapse
Oracle
IBM Db2
Universal PostgreSQL
Universal MySQL
+ any other
Consumption
AI & Agents / Analytics
Claude
Gemini
OpenAI
Mistral
BottleCap AI
Power BI
Tableau
Looker Studio
Databox
+ any other
Sources
Business / DB / File / Streaming Connectors
450+ available, any direction
Orchestration
Monitoring
Governance & Lineage
IAM & SSO
Dataddo Platform
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Consumption
AI & Agents / Analytics
Jeder Flow-Lauf schreibt gesteuerte Daten als offene Datei in AWS Glue - spaltenorientiertes Parquet für Analysen oder zeilenbasiertes CSV, JSON und JSONL für den Austausch - angelegt in datumsbasierten Partitionen, sodass Engines wie Athena, Trino, BigQuery und Spark sie als sauberes Dataset lesen und nur das scannen, was sie brauchen.
Schreiben Sie in AWS Glue in dem Format, das Ihre Engine erwartet - kompaktes, spaltenorientiertes Parquet für schnelle Analysen auf Athena, Trino, Spark und BigQuery sowie zeilenbasiertes CSV, JSON und JSONL für den Austausch, das jedes Tool einlesen kann.
Marketing-, Vertriebs-, Finanz-, Produkt- und Werbeplattformen - plus Datenbanken und Flat Files - alles von uns gewartet und bereit, sofort in AWS Glue zu landen.
Jeder Lauf landet als eigene datierte Datei, sodass AWS Glue als partitioniertes Dataset organisiert ist und Abfrage-Engines auf genau die Dateien reduzieren, die sie brauchen.
Bewahren Sie jeden Lauf als datierten Snapshot oder behalten Sie nur die neueste Datei - die Dateibenennungsstrategie ist Ihr Zustandsmanagement, gewählt pro Flow.
Befüllen Sie AWS Glue bei Bedarf mit historischen Datumsbereichen - legen Sie einen neuen Lake mit allem an, was Sie haben, oder laden Sie einen Bereich erneut, um eine Lücke zu schließen.
Kombinieren und reshapen Sie Quellen, und lassen Sie die Data Quality Firewall fehlerhafte Datensätze stoppen und die PII-Erkennung sensible Felder maskieren, bevor etwas in AWS Glue landet.
Dataddo liefert Ihre Daten als standardmäßige Apache-Iceberg-Tabellen. Hier sehen Sie, was der verwaltete Writer leistet, wie er mit Katalogen zusammenarbeitet und was das Iceberg-Format jeder nachgelagerten Engine bietet.
Ein verwalteter, inkrementeller Writer, der echte Iceberg-Tabellen pflegt, keine reinen Dateien.
Dataddo registriert Iceberg-Tabellen direkt in Ihrem Glue Data Catalog, gestützt auf S3.
Da die Ausgabe standardmäßiges Apache Iceberg ist, erhält jede nachgelagerte Engine Tabellensemantik auf Warehouse-Niveau über offenem Speicher.
Behalten Sie dieselben Quellen bei, die in AWS Glue fließen - und sehen Sie, wer die Verantwortung trägt, wenn sich eine API, ein Schema oder ein Endpunkt ändert:
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ergebnis für Sie | |
|---|---|---|---|
| Änderung an API oder Authentifizierung | Sie entdecken den Ausfall und müssen ihn in Eile beheben. | Wir aktualisieren den Konnektor und stellen die Pipeline wieder her - oft bevor Sie es überhaupt bemerken. | Dateien landen weiterhin in AWS Glue |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | In AWS Glue landen nur saubere Daten |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Ihre AWS Glue-Ladevorgänge funktionieren weiter |
| Fehlender Konnektor | Sie entwickeln und pflegen eine individuelle Integration. | Wir entwickeln und pflegen ihn - mit einer SLA von rund 4 Wochen. | Jede Quelle kann AWS Glue erreichen |
| Unbemerkte Verschlechterung | Sie merken es erst, wenn ein Report oder ein Modelllauf fehlschlägt. | Proaktives Monitoring erkennt Anomalien und Verzögerungen frühzeitig. | Probleme werden erkannt, bevor Ihr Lake fehlerhafte Dateien liest |
| Debugging | Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. | Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. | Schnellere Ursachenanalyse, weniger Ausfallzeit |
Ein Data Lake zahlt sich aus, wenn er echte Arbeit speist. Hier sind gängige Wege, wie Teams AWS Glue nutzen, und die Dataddo-Konnektoren, die jeden davon versorgen - alles in offenen Formaten geladen, nach Ihrem Zeitplan.
Landen Sie Kampagnen-, Ausgaben- und Web-Analytics-Daten aus jedem Kanal in AWS Glue für Attribution, Reporting und Marketing-Mix-Modeling über Tools hinweg.
Replizieren Sie operative Datenbanken nach AWS Glue, damit schwere analytische und historische Abfragen im Lake statt in Ihren Produktionssystemen laufen.
Landen Sie große Rohdatensätze als Parquet für Feature Engineering, Modelltraining und Notebook-Exploration mit Spark, pandas oder Ihrem ML-Stack.
Behalten Sie eine günstige, langfristige Historie von SaaS-, CRM- und Finanzdaten in offenen Formaten für Compliance und Audit - ohne die Speicherkosten eines Warehouse.
65.000 Social-Media-Konten. Eine Plattform. Null manuelle Autorisierungen.
Beauty & Konsumgüter
Wie Livesport mit BigQuery und Dataddo Daten aktiviert und technische Ressourcen spart
Unterhaltung
Wie die ID&T Group Daten von über 1 Million Festival-Fans und Dutzenden von Social-Media-Konten aktiviert
Unterhaltung
Wie Sensire mit Dataddo die Migration einer proprietären On-Premise-Dateninfrastruktur in die Cloud beschleunigte
Gesundheitswesen
Wie Ringside.ai mit Dataddo ein Datenprodukt besser und schneller aufbaut
Marketing
Wie Publicis Groupe Brasil die API von Dataddo nutzt, um ein Datenprodukt zu skalieren
Werbung
Parquet, CSV, JSON und JSONL. Jeder Flow-Lauf schreibt eine Datei im von Ihnen gewählten Format, mit Steuerung auf Formatebene - CSV-Trennzeichen, Kopfzeile und Datumsformat oder die Zeitstempel-Einheit für Parquet, JSON und JSONL.
Jeder Flow-Lauf landet als eigene datierte Datei, sodass AWS Glue als datumspartitioniertes Dataset organisiert ist. Abfrage-Engines lesen dann nur die Partitionen, die sie brauchen, statt alles zu scannen, was Abfragen schnell und Kosten planbar hält.
Mit einer AWS-Zugriffsschlüssel-ID, einem geheimen Zugriffsschlüssel und einer Region (jeweils ohne Leerzeichen). Der IAM-Benutzer oder -Schlüssel benötigt die Berechtigung, Glue-Datenbanken und -Tabellen zu erstellen und zu aktualisieren und den dahinterliegenden S3-Speicherort zu lesen und zu beschreiben.
Als Apache-Iceberg-Tabellen in der von Ihnen angegebenen Glue-Datenbank, mit der Benennung database.table (der Datenbankname darf keine Leerzeichen enthalten). Tabellen werden beim ersten Schreibvorgang registriert, falls sie nicht existieren, und die Daten landen im dahinterliegenden S3-Speicherort - abfragbar über Amazon Athena.
insert (Zeilen anhängen, Standard) und truncate_insert (Tabelle leeren, dann aktuelle Daten schreiben). Nur Iceberg-Tabellen - es gibt keine CSV-, JSON- oder Parquet-Dateioptionen - und Dataddo verwaltet sowohl die Iceberg-Metadaten als auch die Datendateien.
Da es sich um standardmäßige Apache-Iceberg-Tabellen handelt, erhalten Sie ACID-Snapshot-Isolation, sichere Schema-Evolution (Spalten hinzufügen, umbenennen, umordnen oder umtypisieren ohne Rewrite), Hidden Partitioning, das Dateien automatisch filtert, und Time Travel zum Abfragen oder Zurücksetzen auf einen früheren Snapshot.
Die Registrierung im Glue Data Catalog macht sie im gesamten AWS-Analytics-Stack lesbar (Athena, Redshift Spectrum, EMR/Spark) sowie durch andere Iceberg-Engines wie Trino, Snowflake, Flink und Dremio - dieselbe offene Tabelle, ohne Kopien und ohne Anbieterbindung.
Ja. Insert schreibt weiterhin neue Dateien, und Create-New-or-Replace überschreibt die Datei mit demselben Namen. Für Lakehouse-Tabellenformate wie Apache Iceberg wendet Dataddo Warehouse-artige Schreibmodi auf die Tabelle selbst an.
Dataddo ist SOC 2 Type II- und ISO 27001-zertifiziert. Daten werden bei der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, PII kann maskiert oder gehasht werden, und eine Datenresidenz in der EU oder den USA ist verfügbar. Sie verbinden AWS Glue mit Ihren eigenen Schlüsseln oder einer angenommenen Rolle.
Inkrementelle Ladevorgänge schreiben nur neue oder geänderte Daten, und spaltenorientiertes Parquet komprimiert gut - so speichern und scannen Sie weniger. Sie steuern den Zeitplan und das Partitionslayout, was Speicher- und Abfragekosten planbar hält.
Nein. Die Daten landen in offenen Dateiformaten in einem Bucket, der Ihnen gehört, und die Pipelines sind speicherunabhängig - Sie können Object Stores hinzufügen oder wechseln oder dieselben Quellen auf ein Warehouse richten, ohne etwas neu aufzubauen.
Facebook Ads
Google Analytics 4
YouTube Analytics
SQL Server
MongoDB
Kafka
NetSuite
Stripe