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3 serverless数据分析
大纲
- 3 serverless数据分析
- 3.1 创建Lambda
- 3.2 创建API Gateway
- 3.3 结果
- 3.4 总结
3.1 创建Lambda
在Lambda中，我们将使用python3作为代码语言。
| 步骤 | 图例 |
|---|---|
| 1、入口 |  |
| 2、创建（我们选择使用python3.7） |  |
| 3、IAM权限（权限可信实体需要包括Lambda才能将角色绑定到Lambda上） |  见下方“IAM可信实体描述” |
| 4、指定处理函数（处理程序要为用户程序的入口） |  |
| 5、添加层（层为我们的代码运行时的环境，并且，兼容运行时要包含上一步中的运行时环境） |  |
| 6、代码（在此代码中使用了boto3来连接Athena，可自定义sql，使用方法请看官方文档） | 见下方“Lambda代码” |
IAM可信实体描述：
{"Version": "2012-10-17","Statement": [{"Effect": "Allow","Principal": {"Service": "lambda.amazonaws.com"},"Action": "sts:AssumeRole"}]
}
Lambda代码
import boto3, os, json
import pandas as pdfrom pyathena import connect
import time
REGION = "us-west-2"# expected request: anomaly/{meter_id}?data_start={}&data_end={}&outlier_only={}
def lambda_handler(event, context):ATHENA_OUTPUT_BUCKET = "【待替换S3桶路径】/athena"DB_SCHEMA = "suzikuo_test_db"USE_WEATHER_DATA = 0pathParameter = event["pathParameters"]queryParameter = event["queryStringParameters"]METER_ID = pathParameter['meter_id']DATA_START = queryParameter['data_start']DATA_END = queryParameter['data_end']OUTLIER_ONLY = queryParameter['outlier_only']query = '''select * from "{}".reading_type_intwhere meter_id = '{}'and cast(reading_date_time as timestamp) >= timestamp '{}' and cast(reading_date_time as timestamp) < timestamp '{}''''.format(DB_SCHEMA, METER_ID, DATA_START, DATA_END)athena = boto3.client('athena')response = athena.start_query_execution(QueryString=query,QueryExecutionContext={'Database': 'suzikuo_test_db'},ResultConfiguration={'OutputLocation': 's3://suzikuo-test-2022-8-4-s3/athena','EncryptionConfiguration': {'EncryptionOption': 'SSE_S3'}})while True:try:query_results = athena.get_query_results(QueryExecutionId=response['QueryExecutionId'])breakexcept Exception as err:if 'Query has not yet finished' in str(err):time.sleep(3)else:raise(err)return query_results['ResultSet']['Rows']
3.2 创建API Gateway
使用API Gateway+Lambda 可轻松实现一个serverless架构。
| 步骤 | 图例 |
|---|---|
| 1、入口 |  |
| 2、API（我们使用的是Lambda，所以选HTTP API） |  |
| 3、创建集成（指定要绑定的Lambda） |  |
| 4、配置路由（指定路由要请求的集成（lambda）） |  |
| 5、一直下一步即可 |
3.3 结果
此案例只查询了某一ID的某个时间段内的数据
通过获取URI和参数，在Lambda中编写逻辑，可以实现我们对数据的任意操作。
3.4 总结
到此，我们已经完成了基于Glue ETL(提取、转换和加载)的serviceless 数据分析的全部过程了。在此案例中，我们使用到了AWS 服务中的Glue、S3、APIGateway、Lambda等服务实现了一个通过API访问的数据统计与分析接口。