如何在AWS上构建流数据湖与无服务器管道

知识点一：AWS流数据处理服务 AWS（Amazon Web Services）提供了多种服务来处理和分析流式数据。在这个项目中，使用了以下AWS服务来构建流数据管道： 1. Amazon Kinesis Data Streams：一种服务，允许您收集和处理大量的流数据，以便实时分析数据和进行响应。 2. Amazon Kinesis Data Firehose：一种无需进行任何管理即可加载数据的服务，将数据直接传输到S3，Redshift，Elasticsearch或Splunk。 3. Amazon S3（Simple Storage Service）：一种用于存储和检索任何类型数据的服务，非常适合持久化存储大量数据。 4. AWS Lambda：一种无服务器的计算服务，可以运行代码以响应事件并自动执行后台任务。 5. AWS KMS（Key Management Service）：一种允许您轻松创建和管理加密密钥的服务，保证数据的安全性。 6. AWS Systems Manager：一种帮助您自动地和更有效地管理AWS资源的服务。 知识点二：使用Terraform管理基础设施 Terraform是一种开源的基础设施管理工具，它通过使用声明性的配置文件管理云资源。在这个项目中，Terraform被用作IaC（基础设施即代码）框架，用于描述和配置AWS资源。 知识点三：Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言，它因为其简洁易读的代码而受到欢迎。在这个项目中，所有类似lambda的代码都是用Python实现的，这表明Python在数据处理和分析中的重要性。 知识点四：构建工具 在这个项目中，使用了以下构建工具： 1. pipenv：一个Python依赖管理工具，它将所有依赖包都安装在一个虚拟环境中，使依赖管理更为便捷。 2. sh bin/build_layer.sh：一个用于构建lambda层的脚本，包括所有lambda依赖项。 知识点五：环境变量 环境变量是一个在操作系统级别存储的变量，它提供了一种方式来存储和更改配置信息，如用户名、密码、以及其他数据。在该项目中，使用了一个环境变量TF_VAR_S3_STREAMING_DATA，这个变量很可能用来存储S3流数据的配置信息。 知识点六：Docker容器技术 Docker是一个开源平台，它使用容器技术将应用程序及其依赖包打包在一个可移植的容器中。尽管在描述中没有提到Docker的具体使用场景，但是从提到的构建需求中可以推断出，Docker可能会用于创建和管理应用程序的运行环境。 知识点七：HCL语言 HCL（HashiCorp Configuration Language）是一种专门用于配置文件的语言，它由HashiCorp公司开发。这个语言被用在Terraform中，用于描述基础设施的布局和状态。在这个项目中，使用HCL语言编写Terraform脚本文件。 知识点八：文件结构 文件名称列表中的streaming-data-lake-master表示项目的根目录，它包含了构建流数据管道所需的所有相关文件和脚本。这种文件结构是项目管理中常见的做法，有助于保持代码的组织和清晰。 知识点九：构建应用程序 在描述中提到的构建应用程序的命令 "run `sh bin/build_layer.sh`" 说明了在开发过程中，需要执行特定脚本来构建应用程序中的lambda层。这一步骤在部署前的准备工作是至关重要的。 以上知识点综合了在AWS上构建流数据管道所涉及到的关键技术和概念，为开发人员提供了全面的理解和技术指导。