Utilisation PutRecordBatch avec un AWS SDK ou une CLI

Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser PutRecordBatch.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant :

• Transférez des enregistrements à Firehose

CLI

AWS CLI

Pour écrire plusieurs enregistrements dans un flux

L'put-record-batchexemple suivant écrit trois enregistrements dans un flux. Les données sont codées au format Base64.

aws firehose put-record-batch \
    --delivery-stream-name my-stream \
    --records file://records.json

Contenu de myfile.json :

[
    {"Data": "Rmlyc3QgdGhpbmc="},
    {"Data": "U2Vjb25kIHRoaW5n"},
    {"Data": "VGhpcmQgdGhpbmc="}
]

Sortie :

{
    "FailedPutCount": 0,
    "Encrypted": false,
    "RequestResponses": [
        {
            "RecordId": "9D2OJ6t2EqCTZTXwGzeSv/EVHxRoRCw89xd+o3+sXg8DhYOaWKPSmZy/CGlRVEys1u1xbeKh6VofEYKkoeiDrcjrxhQp9iF7sUW7pujiMEQ5LzlrzCkGosxQn+3boDnURDEaD42V7GiixpOyLJkYZcae1i7HzlCEoy9LJhMr8EjDSi4Om/9Vc2uhwwuAtGE0XKpxJ2WD7ZRWtAnYlKAnvgSPRgg7zOWL"
        },
        {
            "RecordId": "jFirejqxCLlK5xjH/UNmlMVcjktEN76I7916X9PaZ+PVaOSXDfU1WGOqEZhxq2js7xcZ552eoeDxsuTU1MSq9nZTbVfb6cQTIXnm/GsuF37Uhg67GKmR5z90l6XKJ+/+pDloFv7Hh9a3oUS6wYm3DcNRLTHHAimANp1PhkQvWpvLRfzbuCUkBphR2QVzhP9OiHLbzGwy8/DfH8sqWEUYASNJKS8GXP5s"
        },
        {
            "RecordId": "oy0amQ40o5Y2YV4vxzufdcMOOw6n3EPr3tpPJGoYVNKH4APPVqNcbUgefo1stEFRg4hTLrf2k6eliHu/9+YJ5R3iiedHkdsfkIqX0XTySSutvgFYTjNY1TSrK0pM2sWxpjqqnk3+2UX1MV5z88xGro3cQm/DTBt3qBlmTj7Xq8SKVbO1S7YvMTpWkMKA86f8JfmT8BMKoMb4XZS/sOkQLe+qh0sYKXWl"
        }
    ]
}

Pour plus d'informations, consultez la section Envoi de données vers un flux de diffusion Amazon Kinesis Data Firehose dans le manuel du développeur Amazon Kinesis Data Firehose.

• Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous PutRecordBatchà la section Référence des AWS CLI commandes.

Java

SDK pour Java 2.x

Note

Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

    /**
     * Puts a batch of records to an Amazon Kinesis Data Firehose delivery stream.
     *
     * @param records           a list of maps representing the records to be sent
     * @param batchSize         the maximum number of records to include in each batch
     * @param deliveryStreamName the name of the Kinesis Data Firehose delivery stream
     * @throws IllegalArgumentException if the input parameters are invalid (null or empty)
     * @throws RuntimeException         if there is an error putting the record batch
     */
    public static void putRecordBatch(List<Map<String, Object>> records, int batchSize, String deliveryStreamName) {
        if (records == null || records.isEmpty() || deliveryStreamName == null || deliveryStreamName.isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("Invalid input: records or delivery stream name cannot be null/empty");
        }
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

        try {
            for (int i = 0; i < records.size(); i += batchSize) {
                List<Map<String, Object>> batch = records.subList(i, Math.min(i + batchSize, records.size()));

                List<Record> batchRecords = batch.stream().map(record -> {
                    try {
                        String jsonRecord = objectMapper.writeValueAsString(record);
                        return Record.builder()
                            .data(SdkBytes.fromByteArray(jsonRecord.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)))
                            .build();
                    } catch (Exception e) {
                        throw new RuntimeException("Error creating Firehose record", e);
                    }
                }).collect(Collectors.toList());

                PutRecordBatchRequest request = PutRecordBatchRequest.builder()
                    .deliveryStreamName(deliveryStreamName)
                    .records(batchRecords)
                    .build();

                PutRecordBatchResponse response = getFirehoseClient().putRecordBatch(request);

                if (response.failedPutCount() > 0) {
                    response.requestResponses().stream()
                        .filter(r -> r.errorCode() != null)
                        .forEach(r -> System.err.println("Failed record: " + r.errorMessage()));
                }
                System.out.println("Batch sent with size: " + batchRecords.size());
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Failed to put record batch: " + e.getMessage(), e);
        }
    }

• Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous PutRecordBatchà la section Référence des AWS SDK for Java 2.x API.

Python

SDK pour Python (Boto3)

Note

Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

class FirehoseClient:
    """
    AWS Firehose client to send records and monitor metrics.

    Attributes:
        config (object): Configuration object with delivery stream name and region.
        delivery_stream_name (str): Name of the Firehose delivery stream.
        region (str): AWS region for Firehose and CloudWatch clients.
        firehose (boto3.client): Boto3 Firehose client.
        cloudwatch (boto3.client): Boto3 CloudWatch client.
    """

    def __init__(self, config):
        """
        Initialize the FirehoseClient.

        Args:
            config (object): Configuration object with delivery stream name and region.
        """
        self.config = config
        self.delivery_stream_name = config.delivery_stream_name
        self.region = config.region
        self.firehose = boto3.client("firehose", region_name=self.region)
        self.cloudwatch = boto3.client("cloudwatch", region_name=self.region)


    @backoff.on_exception(
        backoff.expo, Exception, max_tries=5, jitter=backoff.full_jitter
    )
    def put_record_batch(self, data: list, batch_size: int = 500):
        """
        Put records in batches to Firehose with backoff and retry.

        Args:
            data (list): List of data records to be sent to Firehose.
            batch_size (int): Number of records to send in each batch. Default is 500.

        This method attempts to send records in batches to the Firehose delivery stream.
        It retries with exponential backoff in case of exceptions.
        """
        for i in range(0, len(data), batch_size):
            batch = data[i : i + batch_size]
            record_dicts = [{"Data": json.dumps(record)} for record in batch]
            try:
                response = self.firehose.put_record_batch(
                    DeliveryStreamName=self.delivery_stream_name, Records=record_dicts
                )
                self._log_batch_response(response, len(batch))
            except Exception as e:
                logger.info(f"Failed to send batch of {len(batch)} records. Error: {e}")

• Pour plus de détails sur l'API, consultez PutRecordBatchle AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3).

Rust

SDK pour Rust

Note

Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

async fn put_record_batch(
    client: &Client,
    stream: &str,
    data: Vec<Record>,
) -> Result<PutRecordBatchOutput, SdkError<PutRecordBatchError>> {
    client
        .put_record_batch()
        .delivery_stream_name(stream)
        .set_records(Some(data))
        .send()
        .await
}

• Pour plus de détails sur l'API, voir PutRecordBatchla section de référence de l'API AWS SDK for Rust.

Pour obtenir la liste complète des guides de développement du AWS SDK et des exemples de code, consultezUtiliser Firehose avec un AWS SDK. Cette rubrique comprend également des informations sur le démarrage et sur les versions précédentes de SDK.