AWS Doc SDK ExamplesWord
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
SDK for Python(Boto3)을 사용한 Managed Service for Apache Flink 예제
다음 코드 예제에서는 Managed Service for Apache Flink와 AWS SDK for Python (Boto3) 함께를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.
작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
작업
다음 코드 예시에서는 AddApplicationInput
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def add_input(self, input_prefix, stream_arn, input_schema): """ Adds an input stream to the application. The input stream data is mapped to an in-application stream that can be processed by your code running in Kinesis Data Analytics. :param input_prefix: The prefix prepended to in-application input stream names. :param stream_arn: The ARN of the input stream. :param input_schema: A schema that maps the data in the input stream to the runtime environment. This can be automatically generated by using `discover_input_schema` or you can create it yourself. :return: Metadata about the newly added input. """ try: response = self.analytics_client.add_application_input( ApplicationName=self.name, CurrentApplicationVersionId=self.version_id, Input={ "NamePrefix": input_prefix, "KinesisStreamsInput": {"ResourceARN": stream_arn}, "InputSchema": input_schema, }, ) self.version_id = response["ApplicationVersionId"] logger.info("Add input stream %s to application %s.", stream_arn, self.name) except ClientError: logger.exception( "Couldn't add input stream %s to application %s.", stream_arn, self.name ) raise else: return response
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) AddApplicationInput 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 AddApplicationOutput
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def add_output(self, in_app_stream_name, output_arn): """ Adds an output stream to the application. Kinesis Data Analytics maps data from the specified in-application stream to the output stream. :param in_app_stream_name: The name of the in-application stream to map to the output stream. :param output_arn: The ARN of the output stream. :return: A list of metadata about the output resources currently assigned to the application. """ try: response = self.analytics_client.add_application_output( ApplicationName=self.name, CurrentApplicationVersionId=self.version_id, Output={ "Name": in_app_stream_name, "KinesisStreamsOutput": {"ResourceARN": output_arn}, "DestinationSchema": {"RecordFormatType": "JSON"}, }, ) outputs = response["OutputDescriptions"] self.version_id = response["ApplicationVersionId"] logging.info( "Added output %s to %s, which now has %s outputs.", output_arn, self.name, len(outputs), ) except ClientError: logger.exception("Couldn't add output %s to %s.", output_arn, self.name) raise else: return outputs
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) AddApplicationOutput 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 CreateApplication
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def create(self, app_name, role_arn, env="SQL-1_0"): """ Creates a Kinesis Data Analytics application. :param app_name: The name of the application. :param role_arn: The ARN of a role that can be assumed by Kinesis Data Analytics and grants needed permissions. :param env: The runtime environment of the application, such as SQL. Code uploaded to the application runs in this environment. :return: Metadata about the newly created application. """ try: response = self.analytics_client.create_application( ApplicationName=app_name, RuntimeEnvironment=env, ServiceExecutionRole=role_arn, ) details = response["ApplicationDetail"] self._update_details(details) logger.info("Application %s created.", app_name) except ClientError: logger.exception("Couldn't create application %s.", app_name) raise else: return details
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) CreateApplication 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 DeleteApplication
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def delete(self): """ Deletes an application. """ try: self.analytics_client.delete_application( ApplicationName=self.name, CreateTimestamp=self.create_timestamp ) logger.info("Deleted application %s.", self.name) except ClientError: logger.exception("Couldn't delete application %s.", self.name) raise
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) DeleteApplication 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 DescribeApplication
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def describe(self, name): """ Gets metadata about an application. :param name: The name of the application to look up. :return: Metadata about the application. """ try: response = self.analytics_client.describe_application(ApplicationName=name) details = response["ApplicationDetail"] self._update_details(details) logger.info("Got metadata for application %s.", name) except ClientError: logger.exception("Couldn't get metadata for application %s.", name) raise else: return details
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) DescribeApplication 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 DescribeApplicationSnapshot
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def describe_snapshot(self, application_name, snapshot_name): """ Gets metadata about a previously saved application snapshot. :param application_name: The name of the application. :param snapshot_name: The name of the snapshot. :return: Metadata about the snapshot. """ try: response = self.analytics_client.describe_application_snapshot( ApplicationName=application_name, SnapshotName=snapshot_name ) snapshot = response["SnapshotDetails"] logger.info( "Got metadata for snapshot %s of application %s.", snapshot_name, application_name, ) except ClientError: logger.exception( "Couldn't get metadata for snapshot %s of application %s.", snapshot_name, application_name, ) raise else: return snapshot
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) DescribeApplicationSnapshot 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 DiscoverInputSchema
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def discover_input_schema(self, stream_arn, role_arn): """ Discovers a schema that maps data in a stream to a format that is usable by an application's runtime environment. The stream must be active and have enough data moving through it for the service to sample. The returned schema can be used when you add the stream as an input to the application or you can write your own schema. :param stream_arn: The ARN of the stream to map. :param role_arn: A role that lets Kinesis Data Analytics read from the stream. :return: The discovered schema of the data in the input stream. """ try: response = self.analytics_client.discover_input_schema( ResourceARN=stream_arn, ServiceExecutionRole=role_arn, InputStartingPositionConfiguration={"InputStartingPosition": "NOW"}, ) schema = response["InputSchema"] logger.info("Discovered input schema for stream %s.", stream_arn) except ClientError: logger.exception( "Couldn't discover input schema for stream %s.", stream_arn ) raise else: return schema
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) DiscoverInputSchema 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 StartApplication
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def start(self, input_id): """ Starts an application. After the application is running, it reads from the specified input stream and runs the application code on the incoming data. :param input_id: The ID of the input to read. """ try: self.analytics_client.start_application( ApplicationName=self.name, RunConfiguration={ "SqlRunConfigurations": [ { "InputId": input_id, "InputStartingPositionConfiguration": { "InputStartingPosition": "NOW" }, } ] }, ) logger.info("Started application %s.", self.name) except ClientError: logger.exception("Couldn't start application %s.", self.name) raise
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) StartApplication 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 StopApplication
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def stop(self): """ Stops an application. This stops the application from processing data but does not delete any resources. """ try: self.analytics_client.stop_application(ApplicationName=self.name) logger.info("Stopping application %s.", self.name) except ClientError: logger.exception("Couldn't stop application %s.", self.name) raise
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) StopApplication 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
다음 코드 예시에서는 UpdateApplication
을 사용하는 방법을 보여 줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. 이 예제는 기존 애플리케이션에서 실행되는 코드를 업데이트합니다.
class KinesisAnalyticsApplicationV2: """Encapsulates Kinesis Data Analytics application functions.""" def __init__(self, analytics_client): """ :param analytics_client: A Boto3 Kinesis Data Analytics v2 client. """ self.analytics_client = analytics_client self.name = None self.arn = None self.version_id = None self.create_timestamp = None def update_code(self, code): """ Updates the code that runs in the application. The code must run in the runtime environment of the application, such as SQL. Application code typically reads data from in-application streams and transforms it in some way. :param code: The code to upload. This completely replaces any existing code in the application. :return: Metadata about the application. """ try: response = self.analytics_client.update_application( ApplicationName=self.name, CurrentApplicationVersionId=self.version_id, ApplicationConfigurationUpdate={ "ApplicationCodeConfigurationUpdate": { "CodeContentTypeUpdate": "PLAINTEXT", "CodeContentUpdate": {"TextContentUpdate": code}, } }, ) details = response["ApplicationDetail"] self.version_id = details["ApplicationVersionId"] logger.info("Update code for application %s.", self.name) except ClientError: logger.exception("Couldn't update code for application %s.", self.name) raise else: return details
-
API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) UpdateApplication 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API
-
데이터 생성기
다음 코드 예제에서는 referrer를 사용하여 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import json import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_data(): return {"REFERRER": "http://www.amazon.com"} def generate(stream_name, kinesis_client): while True: data = get_data() print(data) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey" ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 혈압 이상이 있는 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. from enum import Enum import json import random import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" class PressureType(Enum): low = "LOW" normal = "NORMAL" high = "HIGH" def get_blood_pressure(pressure_type): pressure = {"BloodPressureLevel": pressure_type.value} if pressure_type == PressureType.low: pressure["Systolic"] = random.randint(50, 80) pressure["Diastolic"] = random.randint(30, 50) elif pressure_type == PressureType.normal: pressure["Systolic"] = random.randint(90, 120) pressure["Diastolic"] = random.randint(60, 80) elif pressure_type == PressureType.high: pressure["Systolic"] = random.randint(130, 200) pressure["Diastolic"] = random.randint(90, 150) else: raise TypeError return pressure def generate(stream_name, kinesis_client): while True: rnd = random.random() pressure_type = ( PressureType.low if rnd < 0.005 else PressureType.high if rnd > 0.995 else PressureType.normal ) blood_pressure = get_blood_pressure(pressure_type) print(blood_pressure) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(blood_pressure), PartitionKey="partitionkey", ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 열에 있는 데이터를 사용하여 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import json import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_data(): return {"Col_A": "a", "Col_B": "b", "Col_C": "c", "Col_E_Unstructured": "x,y,z"} def generate(stream_name, kinesis_client): while True: data = get_data() print(data) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey" ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 심박수 이상이 있는 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. from enum import Enum import json import random import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" class RateType(Enum): normal = "NORMAL" high = "HIGH" def get_heart_rate(rate_type): if rate_type == RateType.normal: rate = random.randint(60, 100) elif rate_type == RateType.high: rate = random.randint(150, 200) else: raise TypeError return {"heartRate": rate, "rateType": rate_type.value} def generate(stream_name, kinesis_client, output=True): while True: rnd = random.random() rate_type = RateType.high if rnd < 0.01 else RateType.normal heart_rate = get_heart_rate(rate_type) if output: print(heart_rate) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(heart_rate), PartitionKey="partitionkey", ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 핫스팟이 있는 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import json from pprint import pprint import random import time import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_hotspot(field, spot_size): hotspot = { "left": field["left"] + random.random() * (field["width"] - spot_size), "width": spot_size, "top": field["top"] + random.random() * (field["height"] - spot_size), "height": spot_size, } return hotspot def get_record(field, hotspot, hotspot_weight): rectangle = hotspot if random.random() < hotspot_weight else field point = { "x": rectangle["left"] + random.random() * rectangle["width"], "y": rectangle["top"] + random.random() * rectangle["height"], "is_hot": "Y" if rectangle is hotspot else "N", } return {"Data": json.dumps(point), "PartitionKey": "partition_key"} def generate( stream_name, field, hotspot_size, hotspot_weight, batch_size, kinesis_client ): """ Generates points used as input to a hotspot detection algorithm. With probability hotspot_weight (20%), a point is drawn from the hotspot; otherwise, it is drawn from the base field. The location of the hotspot changes for every 1000 points generated. """ points_generated = 0 hotspot = None while True: if points_generated % 1000 == 0: hotspot = get_hotspot(field, hotspot_size) records = [ get_record(field, hotspot, hotspot_weight) for _ in range(batch_size) ] points_generated += len(records) pprint(records) kinesis_client.put_records(StreamName=stream_name, Records=records) time.sleep(0.1) if __name__ == "__main__": generate( stream_name=STREAM_NAME, field={"left": 0, "width": 10, "top": 0, "height": 10}, hotspot_size=1, hotspot_weight=0.2, batch_size=10, kinesis_client=boto3.client("kinesis"), )
다음 코드 예제에서는 로그 항목이 포함된 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import json import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_data(): return { "LOGENTRY": "203.0.113.24 - - [25/Mar/2018:15:25:37 -0700] " '"GET /index.php HTTP/1.1" 200 125 "-" ' '"Mozilla/5.0 [en] Gecko/20100101 Firefox/52.0"' } def generate(stream_name, kinesis_client): while True: data = get_data() print(data) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey" ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 스태거 데이터를 사용하여 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import datetime import json import random import time import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_data(): event_time = datetime.datetime.utcnow() - datetime.timedelta(seconds=10) return { "EVENT_TIME": event_time.isoformat(), "TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]), } def generate(stream_name, kinesis_client): while True: data = get_data() # Send six records, ten seconds apart, with the same event time and ticker for _ in range(6): print(data) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey", ) time.sleep(10) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 주식 시세 데이터를 사용하여 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import datetime import json import random import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_data(): return { "EVENT_TIME": datetime.datetime.now().isoformat(), "TICKER": random.choice(["AAPL", "AMZN", "MSFT", "INTC", "TBV"]), "PRICE": round(random.random() * 100, 2), } def generate(stream_name, kinesis_client): while True: data = get_data() print(data) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey" ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 두 데이터 유형을 사용하여 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import json import random import boto3 STREAM_NAME = "OrdersAndTradesStream" PARTITION_KEY = "partition_key" def get_order(order_id, ticker): return { "RecordType": "Order", "Oid": order_id, "Oticker": ticker, "Oprice": random.randint(500, 10000), "Otype": "Sell", } def get_trade(order_id, trade_id, ticker): return { "RecordType": "Trade", "Tid": trade_id, "Toid": order_id, "Tticker": ticker, "Tprice": random.randint(0, 3000), } def generate(stream_name, kinesis_client): order_id = 1 while True: ticker = random.choice(["AAAA", "BBBB", "CCCC"]) order = get_order(order_id, ticker) print(order) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(order), PartitionKey=PARTITION_KEY ) for trade_id in range(1, random.randint(0, 6)): trade = get_trade(order_id, trade_id, ticker) print(trade) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(trade), PartitionKey=PARTITION_KEY, ) order_id += 1 if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))
다음 코드 예제에서는 웹 로그 데이터를 사용하여 Kinesis 스트림을 생성하는 방법을 보여줍니다.
- Python용 SDK(Boto3)
-
참고
더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리
에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요. import json import boto3 STREAM_NAME = "ExampleInputStream" def get_data(): return { "log": "192.168.254.30 - John [24/May/2004:22:01:02 -0700] " '"GET /icons/apache_pb.gif HTTP/1.1" 304 0' } def generate(stream_name, kinesis_client): while True: data = get_data() print(data) kinesis_client.put_record( StreamName=stream_name, Data=json.dumps(data), PartitionKey="partitionkey" ) if __name__ == "__main__": generate(STREAM_NAME, boto3.client("kinesis"))