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node.js - Lambda - 从 S3 导入 CSV 到 RDS MySQL

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 09:27:42 25 4
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我有一个 Lambda 函数,它将特定的 CSV 文件从 S3 导入到 MySQL。但是,CSV 的文件大小约为 1 GB。当我运行此代码时,它不会处理并超时。

//s3 to rds
const fs = require("fs");
const AWS = require('aws-sdk');
var mysql = require('mysql');
var config = require('./config.json');
const s3 = new AWS.S3({
accessKeyId: 'XXXXXXXXXXXXXXX',
secretAccessKey: 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXxx'
});
var filePath = `localfilepath`;

var pool = mysql.createPool({
host: config.dbhost,
user: config.dbuser,
password: config.dbpassword,
database: config.dbname
});
pool.getConnection((err, connection) => {
if (err) throw err;
console.log("Connected!" + connection);

var s3Params = {
Bucket: '<your_bucket_name>',
Key: '<your_key>'
};
s3.getObject(s3Params, function(err, result) {
if (err) {
throw new Error(err);
} else {
console.log('file stored successfully', result);
fs.createWriteStream(filePath).write(result.Body);
connection.query('TRUNCATE TABLE <table_name>', (err, result) => {
if (err) {
throw new Error(err);
} else {
console.log('table truncated');
var query = `LOAD DATA LOCAL INFILE '<file_name>' INTO table <table_name> FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' IGNORE 1 LINES `;
connection.query(query, function(err, result) {
if (err) throw err;
console.log("Result: " + result);
connection.release();
fs.unlinkSync(filePath);
console.log('file deleted');
});
}
});
}

});
})

我怎样才能使这个工作?

最佳答案

根据 this线程,他们确实希望在某个时候实现,但是什么时候是最好的猜测场景。

AWS Lambda 当前在/tmp 目录中具有 512mb 磁盘空间的“硬限制”(如 here 所述),因此 fs.createWriteStream(filePath).write(result.Body);由于文件大小为 1GB,因此行不应在此处工作。该错误将类似于 "no space left on device" (来自审查现有线程)。

但是,在这种情况下,从 S3 加载文件应该可以工作。 Lambda 会按比例缩放内存和 CPU 大小,因此可能会因此处内存不足而超时(取决于您设置的内容)。 This link提供了一个很好的指标,说明您需要为此设置什么(与您加载到内存中的内容与磁盘空间有关)。

我建议在此阶段将流拆分为 512mb 块(this 包可能会有所帮助)并将它们分别存储在 S3 中,这样您就可以将此操作拆分为 2 个函数:

  • 获取数据并拆分为单独的 s3 文件(同时截断您的表格)。
  • 将 CSV 数据从 S3 加载回您的 RDS

  • (您可以使用 Cloudwatch Events 为此)

    关于node.js - Lambda - 从 S3 导入 CSV 到 RDS MySQL,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59900196/

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