以下是使用AWS Kinesis Firehose和数据分析的解决方法,包含代码示例:
import boto3
# 创建Kinesis Firehose客户端
firehose_client = boto3.client('firehose')
# 定义交付流名称和数据源
delivery_stream_name = 'my-delivery-stream'
data_source = 'my-data-source'
# 创建Kinesis Firehose交付流
response = firehose_client.create_delivery_stream(
DeliveryStreamName=delivery_stream_name,
ExtendedS3DestinationConfiguration={
'RoleARN': 'arn:aws:iam::123456789012:role/firehose-role',
'BucketARN': 'arn:aws:s3:::my-bucket',
'Prefix': 'data/',
'BufferingHints': {
'SizeInMBs': 128,
'IntervalInSeconds': 300
},
'CompressionFormat': 'UNCOMPRESSED',
'DataFormatConversionConfiguration': {
'Enabled': False
}
}
)
print(response)
import boto3
import json
# 创建Kinesis Firehose客户端
firehose_client = boto3.client('firehose')
# 定义交付流名称和数据
delivery_stream_name = 'my-delivery-stream'
data = {'foo': 'bar'}
# 将数据转换为JSON格式
data_json = json.dumps(data)
# 发送数据到Kinesis Firehose交付流
response = firehose_client.put_record(
DeliveryStreamName=delivery_stream_name,
Record={
'Data': data_json
}
)
print(response)
import json
def lambda_handler(event, context):
for record in event['records']:
# 获取数据
data = json.loads(record['recordId'])
# 数据处理逻辑
# ...
# 返回处理结果
record['result'] = 'Ok'
return {
'records': event['records']
}
以上是使用AWS Kinesis Firehose和数据分析的解决方法,包含代码示例。您可以根据您的具体需求和使用场景进行相应的调整和扩展。
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