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Criar um trabalho de importação AWS IoT SiteWise em massa (AWS CLI)
Use a operação de CreateBulkImportJobAPI para transferir dados do Amazon S3 para o. AWS IoT SiteWise A CreateBulkImportJobAPI permite a ingestão de grandes volumes de dados históricos e a ingestão em buffer de fluxos de dados analíticos em pequenos lotes. Ela oferece um primitivo econômico para ingestão de dados. O exemplo a seguir usa a AWS CLI.
Importante
Antes de criar um trabalho de importação em massa, você deve habilitar o nível AWS IoT SiteWise quente ou o nível AWS IoT SiteWise frio. Para obter mais informações, consulte Defina as configurações de armazenamento em AWS IoT SiteWise.
A CreateBulkImportJobAPI suporta a ingestão de dados históricos AWS IoT SiteWise com a opção de definir o adaptive-ingestion-flag parâmetro.
-
Quando definido como
false, a API ingere dados históricos sem acionar computações ou notificações. -
Quando definido como
true, a API ingere novos dados, calcula métricas e transforma os dados para otimizar análises e notificações contínuas dentro de sete dias.
Execute o comando a seguir. file-nameSubstitua pelo nome do arquivo que contém a configuração do trabalho de importação em massa.
aws iotsitewise create-bulk-import-job --cli-input-json file://file-name.json
exemplo Configuração do trabalho de importação em massa
Estes são exemplos das definições de configuração:
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Substitua
adaptive-ingestion-flagportrueoufalse.-
Se definido como
false, o trabalho de importação em massa ingere dados históricos no AWS IoT SiteWise. -
Se definido como
true, o trabalho de importação em massa faz o seguinte:-
Ingere novos dados em. AWS IoT SiteWise
-
Calcula métricas e transformações, além de oferecer suporte a notificações de dados com um carimbo de data/hora dentro de sete dias.
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delete-files-after-import-flagtrueSubstitua por para excluir os dados do bucket de dados do Amazon S3 após a ingestão no armazenamento de nível AWS IoT SiteWise quente. -
Substitua amzn-s3-demo-bucket pelo
-for-errorsnome do bucket Amazon S3 para o qual os erros associados a esse trabalho de importação em massa são enviados. -
Substitua amzn-s3-demo-bucket pelo
-for-errors-prefixprefixo do bucket Amazon S3 para o qual os erros associados a esse trabalho de importação em massa são enviados.O Amazon S3 usa o prefixo como nome de pasta para organizar os dados no bucket. Cada objeto em um bucket do Amazon S3 tem uma chave que é seu identificador exclusivo no bucket. Cada objeto em um bucket tem exatamente uma chave. O prefixo deve terminar com uma barra (/). Para obter mais informações, consulte Organizing objects using prefixes no Guia do usuário do Amazon Simple Storage Service.
-
Substitua amzn-s3-demo-bucket pelo
-datanome do bucket Amazon S3 do qual os dados são importados. -
data-bucket-keySubstitua pela chave do objeto Amazon S3 que contém seus dados. Cada objeto tem uma chave que é um identificador exclusivo. Cada objeto tem exatamente uma chave. -
data-bucket-version-idSubstitua pelo ID da versão para identificar uma versão específica do objeto Amazon S3 que contém seus dados. Esse parâmetro é opcional. -
column-nameSubstitua pelo nome da coluna especificado no arquivo.csv. -
job-nameSubstitua por um nome exclusivo que identifique o trabalho de importação em massa. -
job-role-arnSubstitua pela função do IAM que AWS IoT SiteWise permite ler dados do Amazon S3.
nota
Certifique-se de que sua função tem as permissões do exemplo a seguir: Substitua amzn-s3-demo-bucket pelo -data nome do bucket Amazon S3 que contém seus dados. Além disso, amzn-s3-demo-bucket-for-errors substitua pelo nome do bucket do Amazon S3 para o qual os erros associados a esse trabalho de importação em massa são enviados.
{ "adaptiveIngestion": adaptive-ingestion-flag, "deleteFilesAfterImport": delete-files-after-import-flag, "errorReportLocation": { "bucket": "amzn-s3-demo-bucket-for-errors", "prefix": "amzn-s3-demo-bucket-for-errors-prefix" }, "files": [ { "bucket": "amzn-s3-demo-bucket-data", "key": "data-bucket-key", "versionId": "data-bucket-version-id" } ], "jobConfiguration": { "fileFormat": { "csv": { "columnNames": [ "column-name" ] } } }, "jobName": "job-name", "jobRoleArn": "job-role-arn" }
exemplo Retorno
{ "jobId":"f8c031d0-01d1-4b94-90b1-afe8bb93b7e5", "jobStatus":"PENDING", "jobName":"myBulkImportJob" }