Робота з потоком доставки Firehose

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Maksim Pecherskiy

Data Engineer

Готові створити потік

KF414O.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Готові створити потік

YgVbe.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Готові створити потік

BBYB4.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Готові створити потік

Ue73e.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Готові створити потік

qUq0E.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Отримайте Role ARN

qH99c.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Ініціалізація клієнта boto3

import boto3

firehose = boto3.client('firehose', 
                        aws_access_key_id=AWS_KEY_ID, 
                        aws_secret_access_key=AWS_SECRET, 
                        region_name='us-east-1')
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Створіть потік!

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"
}
)
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Відповідь на створення потоку

print(res['DeliveryStreamARN'])
# ARN нового потоку
"arn:aws:firehose:us-east-1:0000000:deliverystream/gps-delivery-stream"
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Потік готовий

z0Fp4.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Запис у потік

La0zZ.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Телеематичне обладнання

OGHUHC.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Надсилання телеематичних даних

wCJz8.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Окремий запис

{

'record_id': '939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f', # <-- Унікальний ідентифікатор запису
'timestamp': '4:25:06.000', # <-- час вимірювання
'vin': '4FTEX4944AK844294', # <-- ідентифікатор авто
'lon': 106.9447146, # <-- довгота місцезнаходження авто
'lat': -6.3385652, # <-- широта місцезнаходження авто
'speed': 25 # <-- швидкість авто
}
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Надходять записи

vRg6A.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Інший кейс використання

gu6oT.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Інший кейс використання

XFD7E.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Патерни

h7hUU.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Надсилання запису

res = firehose.put_record(

DeliveryStreamName='gps-delivery-stream',
Record = { 'Data': payload }
)
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Надсилання запису

    Record = {
        'Data': payload 
    }
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Надсилання запису

Як виглядає наш Record
record = {
 'record_id': '939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f',
 'timestamp': '4:25:06.000','vin': '4FTEX4944AK844294',
 'lon': 106.9447146,'lat': -6.338565200000001,
 'speed': 25}
Що хочемо надіслати (один рядок)
"939ed1d1-1740-420c-8906-445278573c7f 4:25:06.000 
4FTEX4944AK844294 106.9447146 -6.338565200000001 25"
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Надсилання запису

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"
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Об'єднуємо все докупи

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"
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Об'єднуємо все докупи

res = firehose.put_record(
    DeliveryStreamName='gps-delivery-stream',
    Record = {
        'Data': payload + "\n" #<-- Перенесення рядка!
    }
)
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Створені файли

McYNJ.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Приклад даних

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
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Створені файли

X0px9.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Створення клієнта S3

# Створіть клієнта S3 у boto3.
s3 = boto3.client('s3', 
                  aws_access_key_id=AWS_KEY_ID, 
                  aws_secret_access_key=AWS_SECRET, 
                  region_name='us-east-1')
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Зчитування даних у DataFrame

# Отримайте об'єкт із S3
obj_data = s3.get_object(Bucket='sd-vehicle-data', Key=KEY_YOU_COPIED)
# Прочитайте об'єкт у DataFrame
vehicle_data = pd.read_csv(
    data['Body'], 
    delimiter = " ", 
    names=["record_id", "timestamp", "vin", "lon", "lat", "speed"]))
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

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
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Підсумок

qUq0E.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Підсумок

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",
}
)
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Підсумок

wCJz8.png

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Підсумок

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Підсумок

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
Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Давайте потренуємось!

Потокові дані з AWS Kinesis і Lambda

Preparing Video For Download...