data_transform_app 源码

在本地模式下运行的数据转换Spark应用程序 假设: AwesomeWorkflow和ReceiptScanner都按照命名约定将每日文件推送到同一存储桶中。 文件名包括日期键。 即AwesomeWorkflow_2018-09-15.csv 两个系统中的时间戳均采用UTC。 在此示例中,作业在2018-09-16上运行,以处理上一个日期2018-09-15的数据。 高级解决方案说明: 数据处理工作流是批量处理的。 每天使用诸如Airflow之类的调度工具,S3传感器都会监视这些文件的到达。 S3事件通知也可以与Sensor一起使用,以等待来自Amazon SQS队列的文件到达通知。 文件到达后,将触发数据转换任务以聚合两个文件并生成拼花输出。 数据转换应用程序需要一个csv和一个json文件,以生成拼花输出。 输出的拼花地板按日期划分,以供以后查询或下游应用程序使用。 可以通