Eine transformierende Lambda

Datenstreaming mit AWS Kinesis und Lambda

Maksim Pecherskiy

Data Engineer

In Kapitel 1 …

In Kapitel 2 …

In diesem Kapitel …

Vorheriger Ansatz

Einmal in S3 vs. Lambda-Transform verarbeiten

Einmalige Verarbeitung in S3

Nutzt eine Lambda-Funktion bei Objekt-Schreibvorgang in S3
Längere Verzögerung bis zur Transformation
Rohdaten werden vor dem Bereinigen gespeichert
Firehose-Ziel muss S3 sein

Verarbeitung per Lambda-Transform

Nutzt eine Lambda-Funktion mitten im Firehose-Stream
Transformation sofort
Es werden nur bereinigte Daten gespeichert
Erlaubt andere Ziele in Firehose

Eingehende Daten

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

Transformierende Lambda

Beispiel-Event

{
  "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=="

    }
  ]
}

Base64

Daten verarbeiten

import base64
from datetime import datetime as dt

def convert_timestamp(record_time_val):

    # Get today's date as string
    today = dt.today().strftime("%Y-%m-%d")

    # Combine today's date with the record's time and make datetime object
    new_ts = dt.strptime(f"{today} {record_time_val}", "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

    # Convert the datetime object to a nicely formatted string
    return new_ts.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S")

Daten verarbeiten

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])

Daten verarbeiten

    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}

Ein Rückblick

import base64
def lambda_handler(event, context):

    output = []
    for record in event['records']: # Iterate over the records

        payload = base64.b64decode(record['data']).decode() # Decode the payload

        # Modify it

        payload_enc = base64.b64encode(payload.encode()) # Re-encode it

        output.append({ # Put it in a dictionary
            'recordId': record['recordId'], 'result': 'Ok', 'data': payload_enc,
        })

    return {'records': output}

Lambda in AWS erstellen

Skript zum Erstellen von Lambda

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

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