Map 状态工作流程。 - Amazon Step Functions
Map 处理模式
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Map 状态工作流程。

使用 Map 状态，为数据集中的每个项目运行一组工作流步骤。该Map州的迭代是并行运行的，这使得快速处理数据集成为可能。 Map各州可以使用多种输入类型，包括JSON数组、Amazon S3 对象列表或CSV文件。

Step Functions 为在工作流中使用 Map 状态提供了两种类型的处理模式：内联模式和分布式模式。

提示

要部署使用Map状态的工作流程示例 Amazon Web Services 账户，请参阅模块 5-工作 Amazon Step Functions 室的选择状态和地图状态。

Map 状态处理模式

根据您希望如何处理数据集中的项目，Step Functions 为 Map 状态提供以下处理模式。

  • 内联 – 限制并发模式。在此模式下，Map 状态的每次迭代都在包含 Map 状态的工作流的上下文中运行。Step Functions 会将这些迭代的执行历史记录添加到父工作流的执行历史记录中。默认情况下，Map 状态以内联模式运行。

    在此模式下，Map状态仅接受JSON数组作为输入。此外，此模式最多支持 40 次并发迭代。

    有关更多信息，请参阅 在 Step Functions 工作流程中以内联模式使用 Map 状态。

  • 分布式 – 高并发模式。在此模式下，Map 状态将每次迭代作为子工作流执行运行，从而实现多达 1 万个并行子工作流执行的高并发数。每个子工作流执行都有自己的、独立于父工作流的执行历史记录。

    在此模式下，该Map州可以接受JSON数组或 Amazon S3 数据源（例如CSV文件）作为其输入。

    有关更多信息，请参阅 分布式模式。

应使用的模式取决于您希望如何处理数据集中的项目。如果工作流的执行历史记录不超过 2.5 万个条目，或者需要的并发迭代次数不超过 40 次，则可以使用内联模式的 Map 状态。

当您需要编排满足以下任意条件组合的大规模并行工作负载时，请使用分布式模式的 Map 状态：

  • 您的数据集的大小超过 256 KiB。

  • 工作流程的执行事件历史记录将超过 25,000 个条目。

  • 你需要的并发迭代次数超过 40 次。

内联模式和分布式模式的区别

下表突出显示了内联模式和分布式模式之间的区别。

内联模式 分布式模式
Supported data sources

接受从工作流程的上一步传递的JSON数组作为输入。

接受以下数据来源作为输入：

  • JSON从工作流程的上一步传递的数组

  • JSON包含数组的 Amazon S3 存储桶中的文件

  • CSV在 Amazon S3 存储桶中存入文件

  • Amazon S3 对象列表

  • Amazon S3 清单
Map iterations

在此模式下，Map 状态的每次迭代都在包含 Map 状态的工作流的上下文中运行。Step Functions 会将这些迭代的执行历史记录添加到父工作流的执行历史记录中。

在此模式下，Map 状态将每次迭代作为子工作流执行运行，从而实现多达 1 万个并行子工作流执行的高并发数。每个子工作流执行都有自己的、独立于父工作流的执行历史记录。
Maximum concurrency for parallel iterations

允许尽可能同时运行多达 40 次迭代。

允许运行多达 1 万个并行子工作流执行，一次处理数百万个数据项。
Input payload and event history sizes

在输入有效载荷大小上限为 256 KiB，在执行事件历史记录中强制执行 25,000 个条目的限制。

允许您无视有效负载大小限制，因为 Map 状态可以直接从 Amazon S3 数据来源读取输入。

在此模式下，您还可以无视执行历史记录的限制，因为 Map 状态启动的子工作流执行会保留自己的、独立于父工作流的执行历史记录。
Monitoring and observability

您可以通过控制台或通过调用GetExecutionHistoryAPI操作来查看工作流程的执行历史记录。

您还可以通过 CloudWatch 和 X-Ray 查看执行历史记录。

当您运行分布式模式下的 Map 状态时，Step Functions 会创建一个 Map Run 资源。Map Run 是指分布式 Map 状态启动的一组子工作流执行。您可以在 Step Functions 控制台中查看 Map Run。您也可以调用该DescribeMapRunAPI操作。Map Run 还会向发送指标。 CloudWatch

有关更多信息，请参阅 在 Step Function 中查看分布式 Map Run 执行。