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当我尝试在项目中运行terraform apply时,抛出以下错误: Error: Error Updating Kinesis Firehose Delivery Stream: "delivery" │ InvalidArgumentException: Enabling or disabling Dynamic Partitioning is not supported at the
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根据Terraform文档,AWS_API_GATEWAY_INTEGRATION的URI应 resource "aws_api_gateway_integration" "integration" { ... ... uri = "arn:aws:apigateway:{region}:firehose:PutRecord/{service_api}" }
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我们希望将数据从 DynamoDB NoSQL 连续作为流移动到 Redshift 数据库中.我很难理解 AWS 中的所有新术语/技术.有 1) DynamoDB 流 2) AWS Lambda 3) AWS Kinesis Firehose 谁能提供每个的简短摘要.什么是 DynamoDB 流?这与 AmazonKinesis 有何不同?阅读完所有资源后,这是我的假设理解
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我正在使用 AWS-Kinesis-Firehose 将数据注入 S3,然后使用 Athena 使用它. 我正在尝试分析来自不同游戏的事件,以避免 Athena 探索大量数据我想使用每个游戏的标识符对 s3 数据进行分区,到目前为止我没有找到解决方案,因为 Firehose 接收来自不同游戏的数据. 有人知道怎么做吗? 谢谢,哈维. 解决方案 您可以使用 Amazon K
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我有一个 Firehose 流,旨在从不同来源和不同事件类型中摄取数百万个事件.流应将所有数据传送到一个 S3 存储桶,作为原始\未更改数据的存储. 我想根据嵌入在事件消息中的元数据(如事件源、事件类型和事件日期)在 S3 中对这些数据进行分区. 但是,Firehose 遵循其基于记录到达时间的默认分区.是否可以自定义此分区行为以满足我的需要? 更新:已接受的答案更新为新答案表明
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假设我有一台机器,我希望能够写入存储在 S3 存储桶上的某个日志文件. 因此,机器需要具有写入该存储桶的能力,但是,我不希望它能够覆盖或删除该存储桶中的任何文件(包括我希望它写入的文件). 所以基本上,我希望我的机器能够只将数据附加到该日志文件中,而不会覆盖它或下载它. 有没有办法将我的 S3 配置为这样工作?也许我可以附加一些 IAM 政策,以便它可以像我想要的那样工作?
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我们希望将数据从 DynamoDB NoSQL 以流的形式连续移动到 Redshift 数据库中.我很难理解 AWS 中的所有新术语/技术.有 1) DynamoDB 流 2) AWS Lambda 3) AWS Kinesis Firehose 谁能提供每个的简短摘要.什么是 DynamoDB 流?这与 AmazonKinesis 有何不同?看完所有资源,这是我的假设理解
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我尝试使用 Kinesis Firehose 在 Redshift 表中推送数据. firehose 流正在工作并将数据放入 S3. 但在 Redshift 中没有任何内容到达目标表. 在指标中,DeliveryToRedshift Success 为 0(DeliveryToRedshift Records 为空) 加载日志(红移 Web 控制台)和 STL_LOAD_ERR
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我正在尝试使用 Firehose 传输流设置 Lambda 转换.我为 Firehose 定义了一个 IAM 角色,其中包括以下策略文档: {“陈述": {“行动": ["lambda:InvokeFunction",“拉姆达:GetFunctionConfiguration"],“资源":[, ...],“效果":“允许"}} 我还授予 sts:AssumeRole 访问 Fire
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我希望能够根据数据中的内容将数据发送到 kinesis firehose.例如,如果我发送此 JSON 数据: {"name": "约翰",“身份证":345} 我想根据 id 过滤数据并将其发送到我的 s3 存储桶的子文件夹,例如:S3://myS3Bucket/345_2018_03_05.使用 Kinesis Firehose 或 AWS Lambda 是否可以做到这一点? 我现在
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我正在将记录写入 Kinesis Firehose 流,最终由 Amazon Kinesis Firehose 写入 S3 文件. 我的记录对象看起来像 ItemPurchase {字符串personId,字符串 itemId} 写入 S3 的数据如下所示: {"personId":"p-111","itemId":"i-111"}{"personId":"p-222","itemId
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我们主要通过 Kinesis Firehose 服务批量传输传入的点击流数据.我们的系统是一个多租户SaaS平台.传入的点击流数据通过 Firehose 存储在 S3 中.默认情况下,所有文件都存储在按给定日期格式命名的目录下.我想通过API指定Firehose平面\中数据文件的目录路径,以便隔离客户数据. 例如,我希望在 S3 中为客户 A、B 和 C 提供的目录结构: /A/201
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我在 agent.json 中有以下内容 {“cloudwatch.emitMetrics":真,"kinesis.endpoint": "","firehose.endpoint": "",“流量":[{"filePattern": "/home/ec2-user/ETLdata/contracts/Delta.csv","kinesisStream": "ETL-rawdata-stream
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在发送数据之前,我使用 JSON.stringify 来处理数据,它看起来像这样 {"data": [{"key1": value1, "key2": value2}, {"key1": value1, "key2": value2}]} 但是一旦它通过 AWS API Gateway 并且 Kinesis Firehose 将其放入 S3,它看起来像这样 {“key1":值1,“键2":
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我正在尝试在 AWS Aurora 和 Redshift 之间设置同步.实现这种同步的最佳方法是什么? 可能的同步方式是:- 查询表以查找表中的更改(因为我只执行插入操作,更新无关紧要),将这些更改导出到 S3 存储桶中的平面文件并使用 Redshift 复制命令插入到 Redshift 中. 使用 python 发布者 和 Boto3 将更改发布到 Kinesis 流中然后在
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我想使用 lambda 函数转换 AWS kinesis 流数据,然后使用 AWS firehose 传输到 S3.但是,我总是遇到这个问题:errorCode":"Lambda.FunctionError","errorMessage":"Lambda 函数已成功调用,但返回错误结果." 这是 lambda_function. 导入 base64导入jsondef lambda_hand
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我正在尝试使用 putrecord 在 aws lambda 上使用 python3.6.在流上调用 put record 时,出现以下异常. 调用 PutRecord 操作时发生错误(ResourceNotFoundException):未找到帐户 123456 下的 Stream MyStream. 我正在执行以下 python 代码以将数据添加到 Stream. 导入boto3
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使用 AWS Firehose,我将传入的记录转换为镶木地板.在一个例子中,我有 150k 条相同的记录进入 firehose,一个 30kb 的镶木地板被写入 s3.由于 firehose 对数据进行分区的方式,我们有一个辅助进程(由 s3 put 事件触发的 lambda)在 parquet 中读取并根据事件本身中的日期对其进行重新分区.经过这个重新分区过程,30kb 的文件大小跃升至 900
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将Amazon Kinesis Data Firehose与AWS PrivateLink结合使用告诉Firehose VPC端点可在AWS内保持VPC和Firehose之间的流量. 您可以使用接口VPC终端节点,以防止Amazon VPC和Kinesis Data Firehose之间的流量离开亚马逊网络. 当API网关通过AWS集成调用Firehose的PutRecord API时
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许多用于无服务器实时分析的AWS参考架构建议通过Kinesis Firehose将处理后的数据从Lambda推送到S3. 例如
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