使用 AWS、Python 和 DynamoDB 建立 NBA 統計管道

本教學詳細介紹如何使用 AWS 服務、Python 和 DynamoDB 建立自動化 NBA 統計資料管道。 無論您是體育數據愛好者還是 AWS 學習者，這個實踐項目都可以提供現實數據處理的寶貴經驗。

專案概覽

此管道會自動從 SportsData API 擷取 NBA 統計資料、處理資料並將其儲存在 DynamoDB 中。 使用的AWS服務包括：

• DynamoDB：資料儲存
• Lambda：無伺服器執行
• CloudWatch：監控與日誌記錄

先決條件

開始之前，請確保您擁有：

• 基本的 Python 技能
• AWS 帳號
• 已安裝並設定 AWS CLI
• SportsData API 金鑰

項目設定

複製儲存庫並安裝相依性：

git clone https://github.com/nolunchbreaks/nba-stats-pipeline.git
cd nba-stats-pipeline
pip install -r requirements.txt

環境配置

使用下列變數在專案根目錄中建立一個 .env 檔案：

<code>SPORTDATA_API_KEY=your_api_key_here
AWS_REGION=us-east-1
DYNAMODB_TABLE_NAME=nba-player-stats</code>

專案結構

專案的目錄結構如下：

<code>nba-stats-pipeline/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── nba_stats.py
│   └── lambda_function.py
├── tests/
├── requirements.txt
├── README.md
└── .env</code>

資料儲存與結構

DynamoDB 架構

管道使用以下架構將 NBA 球隊統計數據儲存在 DynamoDB 中：

• 分割區鍵： TeamID
• 排序鍵：時間戳
• 屬性：球隊統計數據（勝/負、每場比賽得分、會議排名、分區排名、歷史指標）

AWS 基礎設施

DynamoDB 表配置

如下設定 DynamoDB 表：

• 表名稱：nba-player-stats
• 主鍵：TeamID（字串）
• 排序鍵：Timestamp（數字）
• 配置容量：依需求調整

Lambda 函數配置（如果使用 Lambda）

• 運行時：Python 3.9
• 記憶體：256MB
• 超時：30秒
• 處理者：lambda_function.lambda_handler

錯誤處理與監控

管道包括針對 API 故障、DynamoDB 限制、資料轉換問題和無效 API 回應的強大錯誤處理。 CloudWatch 以結構化 JSON 記錄所有事件，以進行效能監控、調試並確保資料處理成功。

資源清理

完成專案後，清理AWS資源：

git clone https://github.com/nolunchbreaks/nba-stats-pipeline.git
cd nba-stats-pipeline
pip install -r requirements.txt

重點

此項目標示：

1. AWS 服務整合：有效使用多個 AWS 服務來建立內聚的資料管道。
2. 錯誤處理：生產環境中徹底錯誤處理的重要性。
3. 監控：日誌記錄和監控在維護資料管道中的重要角色。
4. 成本管理： 了解 AWS 資源使用與清理。

未來增強

可能的項目擴充包括：

• 即時遊戲統計整合
• 資料視覺化實作
• 用於資料存取的API端點
• 先進的資料分析能力

結論

此 NBA 統計管道展示了結合 AWS 服務和 Python 來建立功能資料管道的強大功能。對於那些對體育分析或 AWS 數據處理感興趣的人來說，這是寶貴的資源。 分享您的經驗和改進建議！

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