python-3.x - 如何 ETL 非常大的 csv 从 AWS S3 到 Dynamo

Question

在这里寻找一些提示。我使用 python3 和 lambda 进行了一些安静的编码和研究。但是，超时是我在 atm 上苦苦挣扎的最大问题。我正在尝试从 S3 读取一个非常大的 csv 文件（3GB）并将行推送到 DynamoDB。我目前一次读取大约 1024 * 32 字节，然后使用 pub/sub 模式将行推送到 dynamo DB（使用 asyncio 批量写入），它适用于小文件，即 ~500K 行。当我有数百万行时，它会超时。我试图不使用 AWS 胶水和/或 EMR。我对这些有一些限制/限制。

有谁知道这是否可以使用 Lambda 或步进函数来完成？如果是这样，你能分享你的想法吗？谢谢！！

标签： python-3.xaws-lambdaaws-step-functions

Answer 1

除了 lambda 时间限制之外，您在 AWS Lambda 中读取文件时可能会遇到 lambda 内存限制，因为 lambda 仅/tmp具有 512 MB 的目录存储空间，这又取决于您在 lambda 中读取文件的方式。

如果您不想通过 AWS Glue 或 EMR，您可以做的另一件事是预置 EC2 并从那里运行您在 lambda 中运行的相同代码。为了使其具有成本效益，您可以将 EC2 设置为瞬态，即在您需要将 S3 运行到 DynamoDB 作业时对其进行配置，并在作业完成后将其关闭。这种瞬态特性可以通过 Lambda 函数来实现。您也可以使用 Step Functions 进行相同的编排。您可以查看的另一个选项是通过 AWS Datapipeline。