使用 Terraform、AWS 和 Python 构建无服务器实时数据管道-EW帮帮网

最近，我利用空闲时间对 AWS 数据服务进行了大量学习和试验，发现它们非常令人着迷。

在本文中，我们将探讨如何使用 AWS 服务（例如 Data Catalog、DataBrew、DynamoDB）构建实时无服务器数据管道，并在 Terraform 的帮助下将其无缝部署到 AWS。

无论您是数据工程领域的新手还是经验丰富的专家，本指南都能满足您的需求！

先决条件

AWS账户
Python 3
Terraform

为什么选择 Terraform

开源
庞大的开发者社区
不可变基础设施
IaC
Cloud agnostic
希望提高我对新技术的了解

项目结构

图为项目结构

概述

我不是数据工程师，也没有主动构建数据管道；不过，最近我接触了一些数据服务。结合我对 AWS 的了解，我决定尝试一下这些服务。

本文源于我构建数据管道这个有趣项目的经历，我发现整个经历非常有趣且有益。

使用的关键服务

1.亚马逊S3

充当数据存储层。
存储项目中使用的JSON文件

2.亚马逊DynamoDB

充当数据库层。
使用 DynamoDB 流和 AWS Lambda 将 JSON 数据从 DynamoDB 导出到 S3

3. AWS Glue

处理数据提取、转换和加载（ETL）。
使用 Glue 数据目录管理数据集的元数据。
还支持使用自动发现模式并创建表的爬虫进行爬取；但是，在这个项目中，我们手动定义模式，所以不需要这样做。

4.亚马逊DataBrew

用于通过删除重复的条目来转换存储在 S3 中的数据。
一旦项目被放置在路径上的 S3 存储桶中，就会作为触发作业（来自 lambda）运行/data
指向 Glue 数据目录作为输入数据集。

5.亚马逊Athena

使用标准 SQL 查询存储在 Glue Catalog 中的转换数据。
完全无服务器并与 Glue 数据目录集成。

最终架构

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数据管道架构

架构详解

第一流程：

.json文件被添加到 S3 的路径上/data
第一个 Glue Catalog Table 从/dataS3 中的路径读取
上传到触发一个 lambda 函数，该函数启动 DataBrew 转换作业，通过使用列/data删除任何重复的行来清理 First Glue Catalog Table（输入数据集）中的数据email
DataBrew 作业将转换后的数据输出到/cleaned路径下 S3 中的新路径，覆盖该路径中的其他项目以避免输出路径中的重复。
第二个 Glue 目录表从/cleanedS3 中的路径读取
Athena 工作组从第二个 Glue 目录表读取数据并对其进行查询。查询结果随后存储在 S3 中的新输出位置。/athena-results/

第二个流程：

一个项目已添加到 DynamoDB。
添加新项目时触发 DynamoDB 流
调用连接到 DynamoDB Stream 的 Lambda 函数（Python 语言），将新项目转换为.json文件
第一个流程中的所有步骤

综上所述，使用 DynamoDB Streams 和 S3 Bucket Notification 与 Lambda 集成来实现实时数据处理的目标。

代码定义

主文件

提供商：第一步通常是定义提供商。这里我们将云提供商定义为aws。

此外，我们还包括在项目中使用的各种模块，并传递所有必需的变量

terraform {
  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.0"
    }
  }
  required_version = ">= 1.3.0"
}

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}
module "s3_bucket" {
  source = "./modules/s3"
  bucket_name = "upload-bucket-data-pipeline-234"
}
module "dynamodb_table" {
  source = "./modules/dynamodb"
  table_name = "dynamodb-table"
}
module "lambda_function" {
  source = "./modules/lambda"
  lambda_name        = "dynamodb_to_s3"
  handler_trigger     = "dynamodb_to_s3_trigger.lambda_handler"
  s3_bucket   = module.s3_bucket.bucket_name
  table_name  = module.dynamodb_table.table_name
  dynamodb_stream_arn = module.dynamodb_table.stream_arn
}
module "glue_catalog" {
  source         = "./modules/glue/glue_raw"
  database_name  = "catalog_db"
  table_name     = "catalog_json_table"
  s3_location    = "s3://${module.s3_bucket.bucket_name}/data/"
}
module "databrew" {
  source       = "./modules/databrew"
  glue_table   = module.glue_catalog.table_name
  glue_db      = module.glue_catalog.database_name
  s3_bucket_name    = module.s3_bucket.bucket_name
  data_zip     = module.lambda_function.data_zip
}
module "glue_catalog_cleaned" {
  source = "./modules/glue/glue_cleaned"
  database_name = "catalog_cleaned_db"
  table_name    = "catalog_cleaned_json_table"
  s3_location   = "s3://${module.s3_bucket.bucket_name}/cleaned/"
}
module "athena" {
  source = "./modules/athena"
  result_output_location = "s3://${module.s3_bucket.bucket_name}/athena-results/"
}

后端.tf

首先，创建 S3 存储桶以远程存储 Terraform 状态文件，以促进协作。

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Terraform 状态文件的 S3 存储桶

创建完成后在文件中添加如下内容backend.tf：

<span style="background-color:#f9f9f9"><span style="color:#242424">terraform {
  后端<span style="color:#c41a16">“s3”</span> { 
    bucket = <span style="color:#c41a16">“serverless-data-pipeline-backend-bucket”</span>
    键 = <span style="color:#c41a16">“serverless-pipeline/dev/terraform.tfstate”</span>
    区域 = <span style="color:#c41a16">“us-east-1”</span>
   } 
}</span></span>

一旦我们运行terraform init并terraform apply部署项目，我们应该看到存储在存储桶中的状态，如下所示：

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S3 中的 Terraform 状态文件

[模块]/main.tf

每个服务的基础结构和配置都放在各自的main.tf文件中

[模块]/output.tf

每个服务的输出详细信息都放在各自的output.tf文件中

[模块]/variable.tf

每个服务所需的导出变量都放在各自的variable.tf文件中

部署应用程序

现在我们已经准备好部署我们的应用程序了。运行以下命令进行部署。

Terraform init：这将初始化项目，提取部署所需的所有必需包。

terraform init

Terraform 计划：这可视化了提议的更改，对于在部署之前捕获任何意外更改非常有用。

terraform plan

Terraform apply：将项目部署到 AWS

terraform apply

测试应用程序

S3 存储桶最初加载了一个 sample.json 文件，其内容如下：

[{ 
  “id”：“1”，
  “name”：“John Doe”，
  “email”：“john@example.com”，
  “timestamp”：“2025-04-19T12：00：00Z”
 }，
{ 
  “id”：“2”，
  “name”：“Mary Doe”，
  “email”：“mary@example.com”，
  “timestamp”：“2025-06-20T12：00：00Z”
 }，
{ 
  “id”：“3”，
  “name”：“Jane Doe”，
  “email”：“john@example.com”，
  “timestamp”：“2025-06-22T12：00：00Z”
 } 
]

注意：B：可以看出，我们有一个重复的电子邮件john@example.com，理想的结果是删除重复的条目。

这是在使用 Terraform 创建存储桶后立即上传的，因此它不会触发 DataBrew 作业，因为触发器设置在项目后期发生。

为了测试实时功能和项目的完整流程，我们可以将新对象上传到 S3，也可以将新项目添加到 DynamoDB。我们将向 DynamoDB 添加一个新项目来测试完整流程：

通过 AWS 控制台转到 DynamoDB 并添加新项目：

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