关于 data-analytics
使用 AWS 服务图标生成数据分析架构 PlantUML 图的技能,涵盖从数据源、摄取和存储到 BI 与可视化的数据管道。
主要功能
- 01AWS 分析与存储图标
- 02ETL 和数据摄取管道图
- 03流式处理架构图
- 04管道阶段分组
- 05PlantUML 语法指导
适用场景
- 01设计数据湖或数据仓库
- 02绘制实时流处理流程
- 03记录日志分析管道
- 04展示多源 BI 报表
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ markdown-viewer/ skills --skill data-analytics安装后在 Claude Code 中输入/data-analytics确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
examples/cdc-pipeline.mddata-lake.mddata-warehouse.mdetl-pipeline.mdlog-analytics.mdml-feature-pipeline.mdmulti-source-bi.mdreal-time-streaming.md详细介绍
数据分析图生成器
快速入门: 定义数据源 → 声明摄取/ETL 图标 → 连接到存储/数据仓库 → 添加 BI/可视化 → 用 ```plantuml 围栏包裹。
⚠️ 重要: 始终使用
```plantuml或```puml代码围栏。切勿使用```text——它不会渲染为图表。
关键规则
- 每张图都以
@startuml开始,并以@enduml结束 - 对于数据管道,请使用
left to right direction(源 → 摄取 → 转换 → 存储 → 可视化) - 对于分析、数据库和存储图标,请使用
mxgraph.aws4.*图形语法 - 默认颜色会自动应用,无需指定
fillColor或strokeColor - 使用
rectangle "Zone" { ... }或package "Layer" { ... }对管道阶段进行分组 - 有向流程使用
-->,异步/流式流程使用..>(虚线)
完整图形参考: 请参阅 stencils/README.md,其中提供了 9500 多种可用图标。
Mxgraph 图形语法
mxgraph.aws4.<icon> "Label" as <alias>
分析与 ETL 图形
| 类别 | 图形 | 用途 |
|---|---|---|
| 查询引擎 | athena、athena_data_source_connectors | 在 S3 数据上运行无服务器 SQL |
| ETL | glue、glue_crawlers、glue_data_catalog、aws_glue_data_quality、aws_glue_for_ray | 数据集成与编目 |
| 流式处理 | kinesis、kinesis_data_streams、kinesis_data_firehose、kinesis_data_analytics、kinesis_video_streams | 实时数据流处理 |
| MapReduce | emr、emr_engine、emr_engine_mapr_m3、emr_engine_mapr_m5 | 大数据处理(Spark、Hive) |
| 数据仓库 | redshift、redshift_ra3、redshift_streaming_ingestion、redshift_ml | 列式分析数据仓库 |
| 搜索 | opensearch_service_data_node、opensearch_ingestion、cloudsearch | 全文搜索与日志分析 |
| BI | quicksight | 仪表板与可视化 |
| 数据湖 | lake_formation、s3、glacier、glacier_deep_archive | 受管控的数据湖存储 |
| 目录 | datazone_custom_asset_type、data_exchange | 数据治理与共享 |
| Kafka 流式处理 | msk、msk_connect | 托管式 Kafka 流处理 |
数据库图形
| 类别 | 图形 | 用途 |
|---|---|---|
| 关系型 | aurora、aurora_instance、rds、rds_instance、rds_mysql_instance、rds_postgresql_instance | 事务型数据库 |
| NoSQL | dynamodb、dynamodb_table、dynamodb_global_secondary_index、dynamodb_stream | 键值与文档存储 |
| 图 | neptune | 图数据库 |
| 内存中 | elasticache、elasticache_for_redis、elasticache_for_memcached | 缓存与会话存储 |
| 文档 | documentdb、documentdb_with_mongodb_compatibility | 文档数据库 |
| 账本 | quantum_ledger_database | 不可变事务日志 |
| 宽列 | keyspaces | 兼容 Cassandra |
连接类型
| 语法 | 含义 | 使用场景 |
|---|---|---|
A --> B | 实线箭头 | 批量数据流 / API 调用 |
A ..> B | 虚线箭头 | 流式处理 / 异步 / CDC |
A -- B | 实线 | 双向同步 |
A --> B : "label" | 带标签的连接 | 描述数据格式或容量 |
快速示例
@startuml
left to right direction
mxgraph.aws4.s3 "Data Lake\n(S3)" as s3
mxgraph.aws4.glue "Glue\nETL" as glue
mxgraph.aws4.redshift "Redshift" as rs
mxgraph.aws4.quicksight "QuickSight" as qs
s3 --> glue
glue --> rs
rs --> qs
@enduml
数据分析架构类型
| 类型 | 用途 | 关键构件 | 示例 |
|---|---|---|---|
| 数据湖 | 集中式原始数据存储 | s3、lake_formation、glue、athena | data-lake.md |
| 实时流处理 | 事件流处理 | kinesis、msk、lambda_function、opensearch_service | real-time-streaming.md |
| 数据仓库 | 星型模式分析 | redshift、glue、quicksight | data-warehouse.md |
| ETL 管道 | 提取-转换-加载 | glue、glue_crawlers、glue_data_catalog、s3 | etl-pipeline.md |
| 日志分析 | 集中式日志记录 | kinesis_data_firehose、opensearch_service、lambda_function | log-analytics.md |
| ML 特征存储 | 特征工程管道 | glue、s3、athena、emr | ml-feature-pipeline.md |
| CDC 管道 | 数据库变更捕获 | dynamodb_streams、kinesis、lambda_function、redshift | cdc-pipeline.md |
| 多源 BI | 跨数据库报告 | aurora、dynamodb、redshift、quicksight | multi-source-bi.md |
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