使用 Firehose 传输流

使用 AWS Kinesis 与 Lambda 处理流数据

Maksim Pecherskiy

Data Engineer

准备创建流

KF414O.png

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准备创建流

YgVbe.png

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准备创建流

BBYB4.png

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准备创建流

Ue73e.png

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准备创建流

qUq0E.png

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获取角色 ARN

qH99c.png

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初始化 boto3 客户端

import boto3

firehose = boto3.client('firehose', 
                        aws_access_key_id=AWS_KEY_ID, 
                        aws_secret_access_key=AWS_SECRET, 
                        region_name='us-east-1')
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创建流

res = firehose.create_delivery_stream(

    DeliveryStreamName = "gps-delivery-stream",

    DeliveryStreamType = "DirectPut",

    S3DestinationConfiguration = {

        "RoleARN": "arn:aws:iam::0000000:role/firehoseDeliveryRole",

        "BucketARN": "arn:aws:s3:::sd-vehicle-data"

  }

)
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创建流的响应

print(res['DeliveryStreamARN'])

# 新流的 ARN
"arn:aws:firehose:us-east-1:0000000:deliverystream/gps-delivery-stream"
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流已就绪

z0Fp4.png

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写入流

La0zZ.png

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车联网硬件

OGHUHC.png

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发送车联网数据

wCJz8.png

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单条记录

{

    'record_id': '939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f', # <-- 唯一记录 ID

    'timestamp': '4:25:06.000', # <-- 测量时间

    'vin': '4FTEX4944AK844294', # <-- 车辆 ID

    'lon': 106.9447146, # <-- 车辆经度

    'lat': -6.3385652, # <-- 车辆纬度

    'speed': 25 # <-- 车速

}
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记录流入

vRg6A.png

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其他用例

gu6oT.png

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其他用例

XFD7E.png

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模式

h7hUU.png

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发送记录

res = firehose.put_record(

    DeliveryStreamName='gps-delivery-stream',

    Record = {
        'Data': payload 
    }

)
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发送记录

    Record = {
        'Data': payload 
    }
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发送记录

记录的原始结构
record = {
 'record_id': '939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f',
 'timestamp': '4:25:06.000','vin': '4FTEX4944AK844294',
 'lon': 106.9447146,'lat': -6.338565200000001,
 'speed': 25}
期望发送内容（单行字符串）
"939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f 4:25:06.000 
4FTEX4944AK844294 106.9447146 -6.338565200000001 25"
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发送记录

payload = " ".join(
    str(value) for value in record.values()
)

print(payload)

"939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f 4:25:06.000 
4FTEX4944AK844294 106.9447146 -6.338565200000001 25"
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整合发送

record = {
 'record_id': '939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f',
 'timestamp': '4:25:06.000','vin': '4FTEX4944AK844294',
 'lon': 106.9447146,'lat': -6.338565200000001, 'speed': 25}

payload = " ".join(
    str(value) for value in record.values()
)

#"939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f 4:25:06.000 4FTEX4944AK844294 106.9447146 -6.338565200000001 25"
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整合发送

res = firehose.put_record(
    DeliveryStreamName='gps-delivery-stream',
    Record = {
        'Data': payload + "\n" #<-- 换行！
    }
)
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已创建的文件

McYNJ.png

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示例数据

939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f 4:25:06.000 4FTEX4944AK844294 106.9447146 -6.338565200000001 25
f29a5b3d-d0fa-43c0-9e1a-e2a5cdb8be7a 8:10:47.000 3FTEX1G5XAK844393 108.58068100000001 34.79925 37
ff8e7131-408d-463b-8d07-d016419b0656 20:26:44.000 2LAXX1C8XAK844292 114.39239199999999 36.097577 90
bc75da5f-1bf6-444c-80ad-49c180e1b8de 23:16:06.000 3FTEX1G5XAK844393 -76.6990172 2.481207 40
7bdcf779-444e-4313-83da-140461933aeb 22:28:44.000 5FTEX1MAXAK844295 -47.0145295 -21.4649238 40
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已创建的文件

X0px9.png

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创建 S3 客户端

# 创建 boto3 S3 客户端。
s3 = boto3.client('s3', 
                  aws_access_key_id=AWS_KEY_ID, 
                  aws_secret_access_key=AWS_SECRET, 
                  region_name='us-east-1')
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读取为 DataFrame

# 从 S3 获取对象
obj_data = s3.get_object(Bucket='sd-vehicle-data', Key=KEY_YOU_COPIED)

# 读取对象为 DataFrame
vehicle_data = pd.read_csv(
    data['Body'], 
    delimiter = " ", 
    names=["record_id", "timestamp", "vin", "lon", "lat", "speed"]))
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vehicle_data

record_id timestamp vin lon lat speed
0 939ed1d1... 4:25:06.000 4FTEX4944AK844294 106.945 -6.33857 25
1 f29a5b3d... 8:10:47.000 3FTEX1G5XAK844393 108.581 34.7993 37
2 ff8e7131... 20:26:44.000 2LAXX1C8XAK844292 114.392 36.0976 90
3 bc75da5f... 23:16:06.000 3FTEX1G5XAK844393 -76.699 2.48121 40
4 7bdcf779... 22:28:44.000 5FTEX1MAXAK844295 -47.0145 -21.4649 40
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回顾

qUq0E.png

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回顾

res = firehose.create_delivery_stream(

  DeliveryStreamName =  "gps-delivery-stream",

  DeliveryStreamType = "DirectPut",

  S3DestinationConfiguration = {

    "RoleARN": "arn:aws:iam::0000000:role/firehoseDeliveryRole",

    "BucketARN": "arn:aws:s3:::sd-vehicle-data",

  }

)
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回顾

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回顾

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回顾

record_id timestamp vin lon lat speed
0 939ed1d1... 4:25:06.000 4FTEX4944AK844294 106.945 -6.33857 25
1 f29a5b3d... 8:10:47.000 3FTEX1G5XAK844393 108.581 34.7993 37
2 ff8e7131... 20:26:44.000 2LAXX1C8XAK844292 114.392 36.0976 90
3 bc75da5f... 23:16:06.000 3FTEX1G5XAK844393 -76.699 2.48121 40
4 7bdcf779... 22:28:44.000 5FTEX1MAXAK844295 -47.0145 -21.4649 40
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¡Vamos a practicar!

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