在现代数据驱动的时代，获取和分析天气数据已经成为了各个行业的重要需求。无论是旅游、农业还是金融市场，实时的天气信息都能帮助企业做出更明智的决策。今天，我们将带您一步步构建一个强大的天气数据分析管道，借助 AWS 和 OpenWeatherMap API，让数据的获取、存储和分析变得更加高效可控。

项目概述

本项目计划创建一个可扩展的天气数据分析管道，涵盖从数据采集、存储到分析的各个环节。我们将使用 OpenWeatherMap API 获取全球多个城市的天气数据，并将这些数据存储在 AWS S3 中，利用 AWS Glue 进行数据编目，最后通过 Amazon Athena 执行 SQL 查询，实现深入分析。

系统架构

为了更好地理解这一项目，我们需要先理清整个数据管道的架构设计。项目主要分为几个部分：

1. 数据源：OpenWeatherMap API
2. 存储：AWS S3
3. 数据编目：AWS Glue
4. 数据查询：Amazon Athena

这一架构使得我们的数据处理流程高度集成，能够快速适应不同的数据规模和分析需求。

开始之前的准备

在开始之前，请确保您已经具备以下条件：

• Docker：确保在您的本地环境中已安装 Docker。
• AWS 账户：需具备创建 S3 存储桶、Glue 数据库和 Glue 爬虫的权限。
• OpenWeatherMap API 密钥：可在 OpenWeatherMap 网站上申请。

步骤一：克隆代码仓库

首先，我们需要将项目代码克隆到本地。打开终端，执行以下命令：

git clone https://github.com/rene-mayhrem/weather-insights.git
cd weather-data-analytics

步骤二：创建配置文件

在项目根目录下创建一个名为 .env 的文件，填写您的 AWS 凭证和 OpenWeatherMap API 密钥：

AWS_ACCESS_KEY_ID=<您的AWS访问密钥ID>
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=<您的AWS密钥>
AWS_REGION=us-east-1
S3_BUCKET_NAME=<您的S3存储桶名称>
OPENWEATHER_API_KEY=<您的OpenWeatherMap API密钥>

步骤三：定义城市列表

在项目根目录中创建一个 city.json 文件，定义您希望分析的城市：

{
  "cities": [
    "london",
    "new york",
    "tokyo",
    "paris",
    "berlin"
  ]
}

步骤四：使用 Docker Compose 运行

接下来，使用 Docker Compose 来构建并运行服务。执行以下命令：

docker compose run terraform init
docker compose run python

数据验证与操作

在 Docker 容器运行后，您可以按照以下步骤验证系统的正确性：

1. 基础设施验证：确认 Terraform 已成功创建必要的 AWS 资源，包括 S3 存储桶、Glue 数据库和 Glue 爬虫。可在 AWS 管理控制台检查。

2. 数据上传验证：检查 Python 脚本是否成功获取了指定城市的天气数据并上传至 S3 存储桶。在 AWS 控制台中查看 S3 存储桶内的 JSON 文件。

3. Glue 爬虫运行：如果一切配置正确，Glue 爬虫将自动运行，对 S3 存储桶中的数据进行编目。在 Glue 控制台中确认爬虫的运行状态。

4. Athena 查询：最后，您可以通过 Amazon Athena 查询 Glue 编目的数据。在 AWS 管理控制台访问 Athena，并运行 SQL 查询，深入分析天气数据。

核心组件解析

• Docker：提供一致的环境来运行脚本和基础设施代码。
• Terraform：用于配置和管理 AWS 资源。
• Python：负责获取天气数据，创建 JSON 文件并上传至 S3。
• AWS Glue：进行数据编目和模式创建。
• Amazon Athena：执行 SQL 查询以分析数据。

总结

通过以上步骤，您成功构建了一个强大的天气数据分析管道。无论是应对突发的天气变化，还是进行长期的气候趋势分析，这一管道都能为您提供强有力的数据支持。未来，您可以根据需求扩展这一系统，支持更多城市或添加其他数据源。欢迎大家关注更多的技术文章，获取更多的实用信息！