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# Distributed Map을 사용하여 Amazon S3에서 CSV 파일 처리
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이 샘플 프로젝트에서는 [*Distributed Map 상태*](state-map-distributed.md)를 사용하여 Lambda 함수를 통해 생성된 CSV 파일의 행 10,000개 이상을 반복하는 방법을 보여줍니다. CSV 파일에는 고객 주문의 배송 정보가 포함되며 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. Distributed Map은 데이터 분석을 위해 CSV 파일의 행 10개 배치를 반복합니다.

Distributed Map에는 지연된 주문을 감지하는 Lambda 함수가 포함되어 있습니다. 또한 Distributed Map에는 지연된 주문을 일괄 처리하고 이러한 지연된 주문을 배열로 반환하는 [Inline Map](state-map-inline.md)도 포함되어 있습니다. 지연된 주문마다 Inline Map은 메시지를 Amazon SQS 대기열로 보냅니다. 마지막으로, 이 샘플 프로젝트는 [맵 실행](concepts-examine-map-run.md) 결과를 AWS 계정의 다른 Amazon S3 버킷에 저장합니다.

Distributed Map을 사용하면 하위 워크플로 실행을 한 번에 최대 10,000개까지 동시에 실행할 수 있습니다. 이 샘플 프로젝트에서 Distributed Map의 최대 동시성은 1,000개로 설정되어 있으며 이 경우 하위 워크플로 동시 실행은 1,000개로 제한됩니다.

이 샘플 프로젝트는 상태 머신과 지원 AWS 리소스를 만들고 관련 IAM 권한을 구성합니다. 이 샘플 프로젝트를 살펴보고 Distributed Map을 사용하여 대규모 병렬 워크로드를 오케스트레이션하는 방법을 알아보거나 자체 프로젝트의 시작점으로 사용합니다.

## 1단계: 상태 머신 만들기
<a name="sample-dist-map-csv-create"></a>

1. [Step Functions 콘솔](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/)을 열고 **상태 머신 생성**을 선택합니다.

1. **템플릿에서 생성**을 선택하고 관련 스타터 템플릿을 찾습니다. **다음**을 선택하여 계속 진행합니다.

1. 사용할 템플릿을 선택합니다.

   1. **데모 실행** - 읽기 전용 상태 머신을 생성합니다. 검토 후 워크플로와 모든 관련 리소스를 생성할 수 있습니다.

   1. **이를 기반으로 구축** - 자체 리소스를 사용하여 검토, 사용자 지정 및 배포할 수 있는 편집 가능한 워크플로 정의를 제공합니다. (함수 또는 대기열과 같은 관련 리소스는 자동으로 생성되지 **않습니다**.)

1. **템플릿 사용**을 선택하여 계속 선택합니다.
**참고**  
*계정에 배포된 서비스에 표준 요금이 적용됩니다.*

## 2단계: 상태 머신 데모 실행
<a name="sample-dist-map-csv-run"></a>

**데모 실행** 옵션을 선택한 경우 모든 관련 리소스가 배포되고 실행할 준비가 됩니다. **이를 기반으로 구축**을 선택한 경우 사용자 지정 워크플로를 실행하기 전에 자리 표시자 값을 설정하고 추가 리소스를 생성해야 할 수 있습니다.

1. **배포 및 실행**을 선택합니다.

1. CloudFormation 스택이 배포될 때까지 기다립니다. 이 프로세스는 최대 10분이 걸릴 수 있습니다.

1. **실행 시작** 옵션이 나타나면 **입력**을 검토하고 **실행 시작**을 선택합니다.

**축하합니다\$1**  
이제 상태 머신의 데모가 실행 중이어야 합니다. **그래프 보기**에서 상태를 선택하여 입력, 출력, 변수, 정의 및 이벤트를 검토할 수 있습니다.