AWS Lambda参考架构：MapReduce实现指南

AWS Lambda参考架构：MapReduce实现指南

  lambda-refarch-mapreduceThis repo presents a reference architecture for running serverless MapReduce jobs. This has been implemented using AWS Lambda and Amazon S3.项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lambda-refarch-mapreduce
项目先容

本指南旨在详细先容GitHub上的开源项目 aws-labs/lambda-refarch-mapreduce，这是一个由AWS Labs维护的项目，展示如何使用AWS Lambda服务实现分布式盘算的经典模子——MapReduce。此项目展示了在无服务器环境中执行大数据处理任务的能力，提供了一种灵活且成本效益高的解决方案，替代传统的基于集群的MapReduce实现。
项目快速启动

为了快速启动并运行此项目，您必要具备AWS账户以及对Lambda、API Gateway、S3等服务的基本相识。以下是简化的步骤和示例代码片断：
步骤一：设置AWS资源

首先，确保您的AWS CLI已设置好，并安装了AWS SAM（Serverless Application Model）工具。

1. pip install awscli
2. pip install aws-sam-cli

复制代码

步骤二：摆设应用步伐

克隆项目仓库到本地：

1. git clone https://github.com/awslabs/lambda-refarch-mapreduce.git
2. cd lambda-refarch-mapreduce

复制代码

使用SAM命令摆设整个应用：

1. sam deploy --guided

复制代码

按提示操作，设置必要的参数如栈名、摆设区域等。
步骤三：上传数据至S3

将要处理的数据上传到S3桶中，该桶名称需与应用设置相匹配。

1. aws s3 cp your-local-data-file s3://your-bucket-name/input/

复制代码

步骤四：触发作业

通过API Gateway触发MapReduce作业：

1. curl -X POST -d '{"inputBucket": "your-bucket-name", "outputBucket": "your-output-bucket-name"}' \
2.      https://<api-gateway-url>/mapreduce/jobs

复制代码

应用案例和最佳实践

该项目非常得当于处理不必要连续运行的间歇性大数据分析任务，例如日志分析、文本挖掘或简单的数据聚合。最佳实践中，发起对输入数据进行公道的分区以优化Lambda函数的并发处理能力，同时监控Lambda执行时间和内存使用，适时调解设置以降低成本并提高效率。
典型生态项目

在AWS生态体系中，联合Lambda实现MapReduce仅是冰山一角。与之紧密相干的另有Amazon Kinesis用于及时数据流处理，Glue用于ETL工作流，以及Athena用于直接查询S3中的数据。这些服务可以与Lambda联合，构建更为复杂的大数据分析流水线，提供从数据摄入到处理、存储和分析的全面解决方案。

---

此文档提供了快速入门指导及概览，具体实施时还需参考项目文档和AWS相干服务的详细指南。
  lambda-refarch-mapreduceThis repo presents a reference architecture for running serverless MapReduce jobs. This has been implemented using AWS Lambda and Amazon S3.项目地点:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lambda-refarch-mapreduce

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。