DynamoDB - Backup dei dati
Utilizza la funzionalità di importazione / esportazione di Data Pipeline per eseguire i backup. La modalità di esecuzione di un backup dipende dall'utilizzo della console GUI o dall'utilizzo diretto della pipeline di dati (API). Crea pipeline separate per ogni tabella quando utilizzi la console oppure importa / esporta più tabelle in una singola pipeline se utilizzi un'opzione diretta.
Esportazione e importazione di dati
È necessario creare un bucket Amazon S3 prima di eseguire un'esportazione. Puoi esportare da una o più tabelle.
Eseguire la seguente procedura in quattro fasi per eseguire un'esportazione:
Step 1 - Accedi alla Console di gestione AWS e apri la console Data Pipeline situata in https://console.aws.amazon.com/datapipeline/
Step 2 - Se non hai pipeline nella regione AWS utilizzata, seleziona Get started now. Se ne hai uno o più, selezionaCreate new pipeline.
Step 3- Nella pagina di creazione, inserisci un nome per la tua pipeline. ScegliereBuild using a templateper il parametro Source. SelezionareExport DynamoDB table to S3dall'elenco. Immettere la tabella di origine nel fileSource DynamoDB table name campo.
Inserisci il bucket S3 di destinazione nel file Output S3 Foldercasella di testo utilizzando il seguente formato: s3: // nameOfBucket / region / nameOfFolder. Immettere una destinazione S3 per il file di registro inS3 location for logs casella di testo.
Step 4 - Seleziona Activate dopo aver inserito tutte le impostazioni.
La pipeline potrebbe richiedere diversi minuti per completare il processo di creazione. Usa la console per monitorare il suo stato. Conferma la corretta elaborazione con la console S3 visualizzando il file esportato.
Importazione di dati
Le importazioni riuscite possono verificarsi solo se sono vere le seguenti condizioni: hai creato una tabella di destinazione, la destinazione e l'origine utilizzano nomi identici e la destinazione e l'origine utilizzano lo stesso schema di chiavi.
È possibile utilizzare una tabella di destinazione popolata, tuttavia, le importazioni sostituiscono gli elementi di dati che condividono una chiave con gli elementi di origine e aggiungono anche gli elementi in eccesso alla tabella. La destinazione può anche utilizzare una regione diversa.
Sebbene tu possa esportare più sorgenti, puoi importarne solo una per operazione. È possibile eseguire un'importazione attenendosi ai seguenti passaggi:
Step 1 - Accedi alla Console di gestione AWS, quindi apri la console Data Pipeline.
Step 2 - Se si intende eseguire un'importazione in più regioni, è necessario selezionare la regione di destinazione.
Step 3 - Seleziona Create new pipeline.
Step 4 - Immettere il nome della pipeline nel file Namecampo. ScegliereBuild using a template per il parametro Origine e nell'elenco dei modelli, selezionare Import DynamoDB backup data from S3.
Immettere la posizione del file di origine nel file Input S3 Foldercasella di testo. Immettere il nome della tabella di destinazione nel fileTarget DynamoDB table namecampo. Quindi immettere la posizione del file di registro nel fileS3 location for logs casella di testo.
Step 5 - Seleziona Activate dopo aver inserito tutte le impostazioni.
L'importazione inizia immediatamente dopo la creazione della pipeline. Potrebbero essere necessari diversi minuti prima che la pipeline completi il processo di creazione.
Errori
Quando si verificano errori, la console della pipeline di dati visualizza ERROR come stato della pipeline. Facendo clic sulla pipeline con un errore si accede alla sua pagina dei dettagli, che rivela ogni fase del processo e il punto in cui si è verificato l'errore. I file di registro all'interno forniscono anche alcune informazioni.
È possibile rivedere le cause comuni degli errori come segue:
La tabella di destinazione per un'importazione non esiste o non utilizza lo schema di chiavi identico all'origine.
Il bucket S3 non esiste o non disponi delle autorizzazioni di lettura / scrittura per esso.
La pipeline è scaduta.
Non disponi delle autorizzazioni di esportazione / importazione necessarie.
Il tuo account AWS ha raggiunto il limite di risorse.