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映射工作流程状态
使用 Map
状态,为数据集中的每个项目运行一组工作流步骤。该Map
州的迭代是并行运行的,这使得快速处理数据集成为可能。 Map
各州可以使用多种输入类型,包括JSON数组、Amazon S3 对象列表或CSV文件。
Step Functions 为在工作流中使用 Map
状态提供了两种类型的处理模式:内联模式和分布式模式。
提示
将使用Map
状态的工作流程示例部署到您的 AWS 账户,参见模块 5-选择状态和地图状态
Map 状态处理模式
根据您希望如何处理数据集中的项目,Step Functions 为 Map
状态提供以下处理模式。
-
内联 – 限制并发模式。在此模式下,
Map
状态的每次迭代都在包含Map
状态的工作流的上下文中运行。Step Functions 会将这些迭代的执行历史记录添加到父工作流的执行历史记录中。默认情况下,Map
状态以内联模式运行。在此模式下,
Map
状态仅接受JSON数组作为输入。此外,此模式最多支持 40 次并发迭代。有关更多信息,请参阅 在 Step Functions 工作流程中以内联模式使用地图状态。
-
分布式 – 高并发模式。在此模式下,
Map
状态将每次迭代作为子工作流执行运行,从而实现多达 1 万个并行子工作流执行的高并发数。每个子工作流执行都有自己的、独立于父工作流的执行历史记录。在此模式下,该
Map
州可以接受JSON数组或 Amazon S3 数据源(例如CSV文件)作为其输入。有关更多信息,请参阅 分布式模式。
应使用的模式取决于您希望如何处理数据集中的项目。如果工作流的执行历史记录不超过 2.5 万个条目,或者需要的并发迭代次数不超过 40 次,则可以使用内联模式的 Map
状态。
当您需要编排满足以下任意条件组合的大规模并行工作负载时,请使用分布式模式的 Map
状态:
数据集的大小超过 256 KB。
该工作流程的执行事件历史记录超过 2.5 万个条目。
您需要一个超过 40 次并行迭代的并发数。
内联模式和分布式模式的区别
下表突出显示了内联模式和分布式模式之间的区别。
内联模式 | 分布式模式 |
---|---|
Supported data sources | |
接受从工作流程的上一步传递的JSON数组作为输入。 |
接受以下数据来源作为输入:
|
Map iterations | |
在此模式下, |
在此模式下, |
Maximum concurrency for parallel iterations | |
允许尽可能同时运行多达 40 次迭代。 |
允许运行多达 1 万个并行子工作流执行,一次处理数百万个数据项。 |
Input payload and event history sizes | |
强制限制 256 KB 的输入有效负载大小,执行事件历史记录中最多包含 2.5 万个条目。 |
允许您无视有效负载大小限制,因为 在此模式下,您还可以无视执行历史记录的限制,因为 |
Monitoring and observability | |
您可以通过控制台或通过调用 您还可以通过 CloudWatch 和 X-Ray 查看执行历史记录。 |
当您运行分布式模式下的 有关更多信息,请参阅 在 Step Functions 中查看分布式地图运行执行。 |