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Integration von MongoDB und Amazon Kinesis für intelligente, langlebige Ströme

Feb 15, 2025 am 10:56 AM

Integration von MongoDB und Amazon Kinesis für Echtzeitdaten-Streaming

Dieser Artikel zeigt, wie MongoDB und Amazon Kinesis integriert werden, um robuste Echtzeitdatenströme zu erstellen, die auf Live-Ereignisse reagieren. Dies wird unter Verwendung von MongoDB -Stichauslösern erreicht, die AWS -Kinesis -Aktionen initiieren, wenn relevante Datenänderungen innerhalb von MongoDB auftreten.

Integrating MongoDB and Amazon Kinesis for Intelligent, Durable Streams

Diese Integration ermöglicht verschiedene Anwendungen, einschließlich Echtzeitanalysen des Benutzerverhaltens, personalisierten Produktempfehlungen und Betrugserkennung. Daten, die in MongoDB gespeichert und nach Kinesis gespeichert sind

Voraussetzungen:

  1. MongoDB-Atlas-Instanz: Eine Atlas-Instanz (z. B. unter Verwendung einer Datenbank mit dem Namen und einer Sammlung mit dem Namen streamdata für E-Commerce-Anwendungsdaten). Weitere Unterstützung finden Sie im MongoDB Atlas Ersteanleitung. clickdata
  2. AWS -Konto und Kinesis -Stream: Ein AWS -Konto mit einem konfigurierten Kinesis -Stream ( in diesem Beispiel), um Daten an nachgeschaltete Anwendungen (wie Kinesis Analytics) zu senden. stitchStream
  3. MongoDB Stichanwendung: Eine Stichanwendung (in Atlas erstellt).

Schritt-für-Schritt-Integration:

  1. Erstellen Sie eine Sammlung: In der Stichanwendung erstellen Sie eine Sammlung (Datenbank: , Sammlung: streamdata). Verwenden Sie eine Vorlage, die den Zugriff auf benutzerspezifische Daten einschränkt (ein Benutzer-ID-Feld angeben). clickdata Integrating MongoDB and Amazon Kinesis for Intelligent, Durable Streams

  2. Konfigurieren Sie den Stich für AWS: Stitch konfigurieren, um mit AWS Kinesis zu kommunizieren, indem Sie einen AWS -Dienst und eine Regel mit dem Namen "Kinesis" hinzufügen, die allen Kinesis -Aktionen zulässt. Integrating MongoDB and Amazon Kinesis for Intelligent, Durable Streams Integrating MongoDB and Amazon Kinesis for Intelligent, Durable Streams

  3. Erstellen Sie eine Kinesis -Streaming -Funktion: Erstellen Sie eine Stichfunktion (), um Dokumente an den Kinesis -Stream zu senden. Fügen Sie den folgenden Code ein: putKinesisRecord

exports = function(event){
 const awsService = context.services.get('aws');
 try{
   awsService.kinesis().PutRecord({
     Data: JSON.stringify(event.fullDocument),
     StreamName: "stitchStream",
     PartitionKey: "1"
      }).then(function(response) {
        return response;
      });
 }
 catch(error){
  console.log(JSON.parse(error));
 }
};
Nach dem Login kopieren
  1. Testen Sie die Funktion: Testen Sie die Funktion mit der Stichkonsole, und liefert ein Beispiel event Objekt:
event = {
   "operationType": "replace",
   "fullDocument": { /* ...sample document... */ },
   "ns": { "db": "streamdata", "coll": "clickdata" }
};
exports(event);
Nach dem Login kopieren
  1. Konfigurieren Sie Stichlöser: Erstellen Sie einen Stichauslöser, um die Funktion putKinesisRecord in Einfügung, Aktualisierung und Ersetzen von Vorgängen in der clickdata -Kollektion automatisch auszuführen. Integrating MongoDB and Amazon Kinesis for Intelligent, Durable Streams

  2. Testen Sie den Auslöser: Daten überprüfen, ob die Daten mit dem Amazon Kinesis -Dashboard in den Kinesis -Stream gestreamt werden. Integrating MongoDB and Amazon Kinesis for Intelligent, Durable Streams

  3. Erweiterte Funktionalität: Verwenden Sie Dienste wie Amazon Kinesis Data Analytics für die weitere Verarbeitung (Anomalie -Erkennung, Aggregationen usw.). Integrating MongoDB and Amazon Kinesis for Intelligent, Durable Streams

Mit dieser detaillierten Anleitung können Sie MongoDB und Amazon Kinesis nahtlos integrieren und die Leistung beider Plattformen für die Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse nutzen. Denken Sie daran, die bereitgestellten Ressourcen für weitere Unterstützung und Fehlerbehebung zu konsultieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIntegration von MongoDB und Amazon Kinesis für intelligente, langlebige Ströme. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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