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# Verarbeitung von Batchdaten mit einer Lambda-Funktion in Step Functions
In diesem Tutorial verwenden Sie das [ItemBatcher (Karte)](input-output-itembatcher.md) Feld des *Distributed Map-Status*, um einen ganzen Stapel von Elementen innerhalb einer Lambda-Funktion zu verarbeiten. Jeder Stapel enthält maximal drei Elemente. Der *Status Distributed Map* startet vier untergeordnete Workflow-Ausführungen, wobei jede Ausführung drei Elemente verarbeitet, während eine Ausführung ein einzelnes Element verarbeitet. Jede untergeordnete Workflow-Ausführung ruft eine Lambda-Funktion auf, die über die einzelnen im Batch vorhandenen Elemente iteriert.
Sie erstellen eine Zustandsmaschine, die eine Multiplikation mit einer Reihe von ganzen Zahlen durchführt. Angenommen, das Integer-Array, das Sie als Eingabe angeben, ist `[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]` und der Multiplikationsfaktor ist. `7` Dann wird das resultierende Array, das nach der Multiplikation dieser ganzen Zahlen mit dem Faktor 7 gebildet wird, sein. `[7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 70]`
## Schritt 1: Erstellen Sie die Zustandsmaschine
In diesem Schritt erstellen Sie den Workflow-Prototyp der Zustandsmaschine, die einen ganzen Datenstapel an die Lambda-Funktion übergibt, die Sie in [Schritt 2](#itembatcher-param-task-config-resource) erstellen werden.
+ Verwenden Sie die folgende Definition, um mithilfe der [Step Functions Functions-Konsole](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) eine Zustandsmaschine zu erstellen. Informationen zum Erstellen einer Zustandsmaschine finden Sie [Schritt 1: Erstellen Sie den Workflow-Prototyp](tutorial-map-distributed.md#use-dist-map-create-workflow) im Tutorial [Erste Schritte mit der Verwendung von Distributed Map State](tutorial-map-distributed.md).
In dieser Zustandsmaschine definieren Sie einen *Distributed Map-Status*, der ein Array von 10 Ganzzahlen als Eingabe akzeptiert und dieses Array stapelweise an eine Lambda-Funktion weitergibt. `3` Die Lambda-Funktion iteriert über die einzelnen im Batch vorhandenen Elemente und gibt ein Ausgabearray mit dem Namen zurück. `multiplied` Das Ausgabearray enthält das Ergebnis der Multiplikation, die mit den im Eingabearray übergebenen Elementen durchgeführt wurde.
**Wichtig**
Achten Sie darauf, den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Lambda-Funktion im folgenden Code durch den ARN der Funktion zu ersetzen, die Sie in [Schritt 2](#itembatcher-param-task-config-resource) erstellen werden.
```
{
"StartAt": "Pass",
"States": {
"Pass": {
"Type": "Pass",
"Next": "Map",
"Result": {
"MyMultiplicationFactor": 7,
"MyItems": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
}
},
"Map": {
"Type": "Map",
"ItemProcessor": {
"ProcessorConfig": {
"Mode": "DISTRIBUTED",
"ExecutionType": "STANDARD"
},
"StartAt": "Lambda Invoke",
"States": {
"Lambda Invoke": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::lambda:invoke",
"OutputPath": "$.Payload",
"Parameters": {
"Payload.$": "$",
"FunctionName": "arn:aws:lambda:region:account-id:function:functionName"
},
"Retry": [
{
"ErrorEquals": [
"Lambda.ServiceException",
"Lambda.AWSLambdaException",
"Lambda.SdkClientException",
"Lambda.TooManyRequestsException"
],
"IntervalSeconds": 2,
"MaxAttempts": 6,
"BackoffRate": 2
}
],
"End": true
}
}
},
"End": true,
"Label": "Map",
"MaxConcurrency": 1000,
"ItemBatcher": {
"MaxItemsPerBatch": 3,
"BatchInput": {
"MyMultiplicationFactor.$": "$.MyMultiplicationFactor"
}
},
"ItemsPath": "$.MyItems"
}
}
}
```
## Schritt 2: Erstellen Sie die Lambda-Funktion
In diesem Schritt erstellen Sie die Lambda-Funktion, die alle im Stapel übergebenen Elemente verarbeitet.
**Wichtig**
Stellen Sie sicher, dass sich Ihre Lambda-Funktion unter derselben befindet AWS-Region wie Ihre Zustandsmaschine.
**So erstellen Sie die Lambda-Funktion:**
1. Verwenden Sie die [Lambda-Konsole](https://console.aws.amazon.com/lambda/home), um eine **Python-Lambda-Funktion** mit dem Namen zu erstellen. **ProcessEntireBatch** Informationen zum Erstellen einer Lambda-Funktion finden Sie unter [Schritt 4: Lambda-Funktion konfigurieren im Tutorial](tutorial-map-distributed.md#use-dist-map-config-resource) [Erste Schritte mit der Verwendung von Distributed Map state](tutorial-map-distributed.md).
1. Kopieren Sie den folgenden Code für die Lambda-Funktion und fügen Sie ihn in den Abschnitt **Codequelle** Ihrer Lambda-Funktion ein.
```
import json
def lambda_handler(event, context):
multiplication_factor = event['BatchInput']['MyMultiplicationFactor']
items = event['Items']
results = [multiplication_factor * item for item in items]
return {
'statusCode': 200,
'multiplied': results
}
```
1. Nachdem Sie Ihre Lambda-Funktion erstellt haben, kopieren Sie den ARN der Funktion, der in der oberen rechten Ecke der Seite angezeigt wird. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen ARN, wobei der Name der Lambda-Funktion *`function-name`* steht (in diesem Fall`ProcessEntireBatch`):
```
arn:aws:lambda:region:123456789012:function:function-name
```
Sie müssen die Funktion ARN in der Zustandsmaschine bereitstellen, die Sie in [Schritt 1](#itembatcher-param-task-create-state-machine) erstellt haben.
1. Wählen Sie **Deploy**, um die Änderungen bereitzustellen.
## Schritt 3: Führen Sie die Zustandsmaschine aus
Wenn Sie den [Zustandsmaschine](#itembatcher-param-task-create-state-machine) ausführen, startet der *Status Distributed Map* vier untergeordnete Workflow-Ausführungen, wobei jede Ausführung drei Elemente verarbeitet, während eine Ausführung ein einzelnes Element verarbeitet.
Das folgende Beispiel zeigt die Daten, die von einer der untergeordneten Workflow-Ausführungen an die [`ProcessEntireBatch`](#itembatcher-param-task-config-resource)Funktion übergeben wurden.
```
{
"BatchInput": {
"MyMultiplicationFactor": 7
},
"Items": [1, 2, 3]
}
```
Angesichts dieser Eingabe zeigt das folgende Beispiel das angegebene Ausgabe-Array`multiplied`, das von der Lambda-Funktion zurückgegeben wird.
```
{
"statusCode": 200,
"multiplied": [7, 14, 21]
}
```
Die Zustandsmaschine gibt die folgende Ausgabe zurück, die vier Arrays enthält, die `multiplied` nach den vier untergeordneten Workflow-Ausführungen benannt sind. Diese Arrays enthalten die Multiplikationsergebnisse der einzelnen Eingabeelemente.
```
[
{
"statusCode": 200,
"multiplied": [7, 14, 21]
},
{
"statusCode": 200,
"multiplied": [28, 35, 42]
},
{
"statusCode": 200,
"multiplied": [49, 56, 63]
},
{
"statusCode": 200,
"multiplied": [70]
}
]
```
Um alle zurückgegebenen Array-Elemente zu einem einzigen Ausgabe-Array zu kombinieren, können Sie das [ResultSelector](input-output-inputpath-params.md#input-output-resultselector) Feld verwenden. Definieren Sie dieses Feld im *Status Distributed Map*, um alle `multiplied` Arrays zu finden, alle Elemente in diesen Arrays zu extrahieren und sie dann zu einem einzigen Ausgabe-Array zu kombinieren.
Um das `ResultSelector` Feld zu verwenden, aktualisieren Sie Ihre State-Machine-Definition wie im folgenden Beispiel gezeigt.
```
{
"StartAt": "Pass",
"States": {
...
...
"Map": {
"Type": "Map",
...
...
"ItemsPath": "$.MyItems",
"ResultSelector": {
"multiplied.$": "$..multiplied[*]"
}
}
}
}
```
Die aktualisierte Zustandsmaschine gibt ein konsolidiertes Ausgabe-Array zurück, wie im folgenden Beispiel gezeigt.
```
{
"multiplied": [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 70]
}
```