Una Lambda de transformación

Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Maksim Pecherskiy

Data Engineer

En el capítulo 1...

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Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

En el capítulo 2...

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Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

En este capítulo...

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Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Enfoque anterior

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Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Procesar una vez en S3 vs transformación en Lambda

Procesar una vez en S3

  • Usa una función Lambda lanzada al escribir en S3
  • Más demora hasta poder transformar
  • Se guarda el dato bruto antes de limpiar
  • Requiere que el destino de Firehose sea S3

Procesar con transformación en Lambda

  • Usa una función Lambda en mitad del flujo de Firehose
  • La transformación es inmediata
  • Solo se guarda el dato limpio
  • Permite otros destinos en Firehose
Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Datos entrantes

record_id timestamp vin lon lat speed
939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f 4:25:06.000 4FTEX4944AK844294 106.9447146 -6.3385652 25
f29a5b3d-d0fa-43c0-9e1a-e2a5cdb8be7a 8:10:47.000 3FTEX1G5XAK844393 108.580681 34.79925 37
ff8e7131-408d-463b-8d07-d016419b0656 20:26:44.000 2LAXX1C8XAK844292 114.392392 36.097577 90
Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Lambda de transformación

2020-07-15_06-38.png

Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Evento de ejemplo

{
  "invocationId": "invocationIdExample",
  "deliveryStreamArn": "arn:aws:firehose:us-east-1:458912630:deliverystream/gps-delivery-stream",
  "region": "us-east-1",
  "records": [
    {

      "recordId": "49546986683135544286507457936321625675700192471156785154",

      "approximateArrivalTimestamp": 1495072949453,

      "data": "NjQuMjQyLjg4LjEwIC0gLSBbMDcvTWFyLzIwMDQ6MTY6MTA6MDIgLTA4MDBdICJHRVQgL21haWxtYW4vbGlzdGluZm8vaHNkaXZpc2lvbiBIVFRQLzEuMSIgMjAwIDYyOTE=="

    }
  ]
}
Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Base64

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Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Procesar los datos

import base64
from datetime import datetime as dt

def convert_timestamp(record_time_val):

    # Obtener la fecha de hoy como cadena
    today = dt.today().strftime("%Y-%m-%d")

    # Combinar la fecha de hoy con la hora del registro y crear datetime
    new_ts = dt.strptime(f"{today} {record_time_val}", "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

    # Convertir el datetime a una cadena con buen formato
    return new_ts.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Procesar los datos

def lambda_handler(event, context):
    output = []

    for record in event['records']:
        payload = base64.b64decode(record['data'])

        payload = payload.decode()

        payload = payload.split(" ")

        payload[1] = convert_timestamp(payload[1])
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Procesar los datos

    for record in event['records']:
        ...
        payload = " ".join(payload)
        payload_enc = base64.b64encode(payload.encode())

        output.append({

          'recordId': record['recordId'],

          'result': 'Ok',

          'data': payload_enc

        })

    return {'records': output}
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Repaso

import base64
def lambda_handler(event, context):

    output = []
    for record in event['records']: # Iterar sobre los registros

        payload = base64.b64decode(record['data']).decode() # Decodificar el payload

        # Modificarlo

        payload_enc = base64.b64encode(payload.encode()) # Volver a codificarlo

        output.append({ # Ponerlo en un diccionario
            'recordId': record['recordId'], 'result': 'Ok', 'data': payload_enc,
        })

    return {'records': output}
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Crear Lambda en AWS

Streaming de datos con AWS Kinesis y Lambda

Script para crear la Lambda

https://drive.google.com/file/d/1fTzIp2mgWt04nVdILc7ClyAMOF1yNxkv/view?usp=sharing

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¡Vamos a practicar!

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