Datenmodellzuordnungen für das Batch-Laden - Amazon Timestream
SchemaMultiMeasureMappingsBeispiel für MixedMeasureMappingsBeispiel für

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Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Datenmodellzuordnungen für das Batch-Laden

Im Folgenden wird das Schema für Datenmodellzuordnungen beschrieben und ein Beispiel gegeben.

Schema für Datenmodellzuordnungen

Die CreateBatchLoadTask Anforderungssyntax und ein BatchLoadTaskDescription Objekt, das durch einen Aufruf zurückgegeben wird, um ein DataModelConfiguration Objekt DescribeBatchLoadTask einzuschließen, das das DataModel für das Batch-Laden einschließt. Das DataModel definiert Zuordnungen von Quelldaten, die im CSV-Format an einem S3-Speicherort gespeichert sind, zu einem Ziel-Timestream für LiveAnalytics Datenbank und Tabelle.

Das TimeColumn Feld gibt den Speicherort der Quelldaten für den Wert an, der der time Spalte der Zieltabelle in Timestream for zugeordnet werden soll. LiveAnalytics Das TimeUnit gibt die Einheit fürTimeColumn, an und kann eine vonMILLISECONDS, SECONDSMICROSECONDS, oder sein. NANOSECONDS Es gibt auch Zuordnungen für Dimensionen und Kennzahlen. Dimensionszuordnungen bestehen aus Quellspalten und Zielfeldern.

Weitere Informationen finden Sie unter DimensionMapping. Die Zuordnungen für Kennzahlen haben zwei Optionen: und. MixedMeasureMappings MultiMeasureMappings

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass a Zuordnungen von einer Datenquelle an einem S3-Standort zu einem Ziel-Timestream für die folgende Tabelle DataModel enthält. LiveAnalytics

  • Zeit

  • Dimensionen

  • Maßnahmen

Wenn möglich, empfehlen wir, dass Sie Messdaten Datensätzen mit mehreren Messwerten in Timestream for zuordnen. LiveAnalytics Informationen zu den Vorteilen von Datensätzen mit mehreren Kennzahlen finden Sie unter. Datensätze mit mehreren Messwerten

Wenn mehrere Kennzahlen in den Quelldaten in einer Zeile gespeichert sind, können Sie diese mehreren Kennzahlen zur Verwendung den Datensätzen mit mehreren Kennzahlen in Timestream zuordnen. LiveAnalytics MultiMeasureMappings Wenn es Werte gibt, die einem Datensatz mit einer einzigen Kennzahl zugeordnet werden müssen, können Sie Folgendes verwenden. MixedMeasureMappings

MixedMeasureMappingsund MultiMeasureMappings beide beinhaltenMultiMeasureAttributeMappings. Datensätze mit mehreren Messwerten werden unabhängig davon unterstützt, ob Datensätze mit einer einzigen Kennzahl benötigt werden.

Wenn in Timestream for nur Zieldatensätze mit mehreren Kennzahlen benötigt werden LiveAnalytics, können Sie Kennzahlzuordnungen in der folgenden Struktur definieren.

CreateBatchLoadTask
    MeasureNameColumn
    MultiMeasureMappings
        TargetMultiMeasureName
        MultiMeasureAttributeMappings array
Anmerkung

Wir empfehlen, wann immer möglich zu verwenden. MultiMeasureMappings

Wenn in Timestream für Einzelkennzahlen Zieldatensätze benötigt werden LiveAnalytics, können Sie Kennzahlzuordnungen in der folgenden Struktur definieren.

CreateBatchLoadTask
    MeasureNameColumn
    MixedMeasureMappings array
        MixedMeasureMapping
            MeasureName
            MeasureValueType
            SourceColumn
            TargetMeasureName
            MultiMeasureAttributeMappings array

Wenn Sie es verwendenMultiMeasureMappings, ist das MultiMeasureAttributeMappings Array immer erforderlich. Wenn Sie das MixedMeasureMappings Array verwenden, MeasureValueType ist es MULTI dafür erforderlichMixedMeasureMapping, wenn es für ein bestimmtes Objekt MultiMeasureAttributeMappings istMixedMeasureMapping. MeasureValueTypeGibt andernfalls den Messtyp für den Datensatz mit einer einzelnen Kennzahl an.

In beiden Fällen ist eine Reihe von MultiMeasureAttributeMapping verfügbaren verfügbar. Sie definieren die Zuordnungen zu Datensätzen mit mehreren Kennzahlen jeweils MultiMeasureAttributeMapping wie folgt:

SourceColumn

Die Spalte in den Quelldaten, die sich in Amazon S3 befindet.

TargetMultiMeasureAttributeName

Der Name des Ziel-Multi-Measure-Namens in der Zieltabelle. Diese Eingabe ist erforderlich, wenn sie nicht angegeben MeasureNameColumn wird. Wenn angegeben, MeasureNameColumn wird der Wert aus dieser Spalte als Name für mehrere Kennzahlen verwendet.

MeasureValueType

Einer vonDOUBLE, BIGINT BOOLEANVARCHAR, oderTIMESTAMP.

Datenmodellzuordnungen mit Beispiel MultiMeasureMappings

In diesem Beispiel wird die Zuordnung zu Datensätzen mit mehreren Kennzahlen demonstriert, der bevorzugte Ansatz, bei dem jeder Messwert in einer eigenen Spalte gespeichert wird. Sie können ein CSV-Beispiel unter Beispiel-CSV herunterladen. Das Beispiel hat die folgenden Überschriften, die einer Zielspalte in einer LiveAnalytics Timestream-für-Tabelle zugeordnet werden können.

  • time

  • measure_name

  • region

  • location

  • hostname

  • memory_utilization

  • cpu_utilization

Identifizieren Sie die measure_name Spalten time und in der CSV-Datei. In diesem Fall werden diese direkt dem Timestream für LiveAnalytics Tabellenspalten mit demselben Namen zugeordnet.

  • timeordnet zu time

  • measure_nameordnet zu measure_name (oder dem von Ihnen ausgewählten Wert)

Wenn Sie die API verwenden, geben Sie time in dem TimeColumn Feld einen unterstützten Wert für die Zeiteinheit an, z. B. MILLISECONDS im TimeUnit Feld. Diese entsprechen dem Quellspaltennamen und der Timestamp-Zeiteingabe in der Konsole. Sie können Datensätze gruppieren oder partitionieren, indem Sie measure_name das verwenden, was mit dem MeasureNameColumn Schlüssel definiert ist.

In der Stichprobe hostname sind regionlocation,, und Dimensionen. Dimensionen werden einer Reihe von DimensionMapping Objekten zugeordnet.

Bei Kennzahlen TargetMultiMeasureAttributeName wird der Wert zu einer Spalte in der Timestream-For-Tabelle. LiveAnalytics Sie können den gleichen Namen wie in diesem Beispiel beibehalten. Oder Sie können einen neuen angeben. MeasureValueTypeist einer von DOUBLEBIGINT,BOOLEAN,VARCHAR, oderTIMESTAMP. 

{
  "TimeColumn": "time",
  "TimeUnit": "MILLISECONDS",
  "DimensionMappings": [
    {
      "SourceColumn": "region",
      "DestinationColumn": "region"
    },
    {
      "SourceColumn": "location",
      "DestinationColumn": "location"
    },
    {
      "SourceColumn": "hostname",
      "DestinationColumn": "hostname"
    }
  ],
  "MeasureNameColumn": "measure_name",
  "MultiMeasureMappings": {
    "MultiMeasureAttributeMappings": [
      {
        "SourceColumn": "memory_utilization",
        "TargetMultiMeasureAttributeName": "memory_utilization",
        "MeasureValueType": "DOUBLE"
      },
      {
        "SourceColumn": "cpu_utilization",
        "TargetMultiMeasureAttributeName": "cpu_utilization",
        "MeasureValueType": "DOUBLE"
      }
    ]
  }
}
Visual builder interface showing column mappings for timestream data attributes and types.

Datenmodell-Mappings mit Beispiel MixedMeasureMappings

Wir empfehlen, diesen Ansatz nur zu verwenden, wenn Sie Datensätze mit einer einzigen Kennzahl in Timestream for zuordnen müssen. LiveAnalytics