使用 AWS 和 OpenWeatherMap API 构建天气数据分析管道

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大家好！本文将指导您构建一个利用OpenWeatherMap API和AWS服务进行天气数据分析的完整数据管道。该项目涵盖数据获取、S3存储、AWS Glue数据编目以及Amazon Athena查询等步骤，实现可扩展高效的天气数据处理。

项目概述

本项目旨在创建一个可扩展、高效的数据管道，用于收集多个城市的天气数据，将其存储在AWS S3中，并利用AWS Glue进行数据编目，最终通过Amazon Athena执行查询分析。

架构设计

系统架构

项目结构

先决条件

开始之前，请确保您已安装以下软件和配置好相关账户：

1. Docker: 已安装在您的本地机器上。
2. AWS账户: 具备创建S3存储桶、Glue数据库和Glue爬虫的权限。
3. OpenWeatherMap API密钥: 从OpenWeatherMap网站获取您的API密钥。

配置步骤

步骤1：克隆代码仓库

首先，克隆代码仓库并进入项目目录：

docker compose run terraform init
docker compose run python

使用方法

Docker容器运行后，请按照以下步骤进行验证和操作：

验证基础设施

确认Terraform已成功创建必要的AWS资源（S3存储桶、Glue数据库和Glue爬虫）。您可以在AWS管理控制台中进行验证。

验证数据上传

检查Python脚本是否已成功获取指定城市的天气数据并将其上传到S3存储桶。通过AWS管理控制台检查S3存储桶中的JSON文件。

运行Glue爬虫

如果配置正确，Glue爬虫应该会自动运行，对S3存储桶中的数据进行编目。在Glue控制台中验证爬虫的运行状态和数据编目结果。

使用Athena查询数据

使用Amazon Athena查询Glue编目的数据。通过AWS管理控制台访问Athena并运行SQL查询。

核心组件

1. Docker: 提供一致的环境来运行脚本和基础设施代码（Python和Terraform）。
2. Terraform: 配置和管理AWS资源（S3、AWS Glue、AWS Athena等）。
3. Python: 获取天气数据，创建JSON文件并将其上传到Terraform创建的S3存储桶。
4. Glue: 扫描S3数据，进行数据编目并创建数据模式。
5. Athena: 查询数据并进行分析。

总结

通过以上步骤，您可以利用AWS服务和OpenWeatherMap API构建一个强大的天气数据分析管道。该管道可以根据需要扩展，以支持更多城市或其他数据源。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《使用 AWS 和 OpenWeatherMap API 构建天气数据分析管道》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！