我有一个用例，我需要从多个Windows设备中发送CSV数据，说使用HRS。我们有目标用法HRS，例如80小时必须集体完成。现在，每台PC将通过Kinesis流发送其用法，并在云中使用EMR更新覆盖范围。
例如。PC1- 10小时，PC2-20小时，PC3 -5小时，PC4 -5小时。因此，现在云将向每个PC发送80-（10 20 5 5）/4 = 10。现在他们只需要覆盖10个小时。数据将流式传输。但是我们必须将数据保存在S3中，还必须处理并将其发送回EMR。
我们正在使用AWS SDK .NET发送数据。一旦数据流在云中，我需要在站立下所需的步骤。
根据您的用户酶有两种方法：
1）基于EMR或基于群集
您可以编写一个火花流程程序，以消耗kinesis，对其进行处理，然后将结果倒入NOSQL或Amazon S3。同时，您还可以使用kinesiss3emitter备份原始数据。处理结果后，您可以将其发送到由PC订阅的SNS主题，您的PC将获得处理的输出
2）无服务器
您可以创建一个Firehose流，而不是创建运动流，该流将使您的原始数据传递到S3位置。然后，您可以配置lambda函数来处理这些S3文件并将结果重定向到您的另一个S3位置或NOSQL。与上面相同，您可以将其发送一个SNS主题，该主题将由您的PC订阅。
这是两种方法（欢迎任何更正）。您必须根据您的要求计算的计算速度，成本和资源，以使用，并维护系统的 Security 。对于ex：而不是SNS主题，您可能需要n个PC等的n数量ns主题。
以下评论以获取更多信息，并让人们知道什么是最好的。谢谢