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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了如何利用AWS服务（如API Gateway、Lambda、S3、Glue和Athena）构建无服务器的NBA数据湖应用，实时处理和分析大量数据。通过Terraform配置基础设施，实现NBA数据的获取、处理和存储，以支持高效的查询和分析。
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关键要点
- 在体育分析中，实时处理和分析大量数据的能力是一个游戏规则改变者。
- 本项目探讨如何利用API Gateway、AWS Lambda、Amazon S3、AWS Glue和Amazon Athena构建无服务器的NBA数据湖应用。
- 系统架构包括Amazon S3、AWS Lambda、Amazon API Gateway、AWS Glue和Amazon Athena。
- Amazon S3作为中央数据湖，存储原始、处理和整理的NBA数据。
- AWS Lambda用于从sportdata.io获取NBA数据并上传到Amazon S3。
- Amazon API Gateway提供RESTful API，触发Lambda函数获取NBA数据。
- AWS Glue自动发现和分类存储在S3中的数据，以便高效查询。
- Amazon Athena允许使用标准SQL对数据湖进行无服务器查询。
- 需要AWS账户、编程经验、Terraform和AWS CLI的安装与配置。
- 使用Terraform模块确保基础设施的模块化、可重用性和可维护性。
- 步骤包括克隆Terraform代码、运行Terraform命令、确认AWS上部署的资源和测试应用程序。
- 通过API Gateway的Invoke URL发送GET请求以触发Lambda函数，处理并上传NBA数据。
- 成功构建无服务器的NBA数据湖应用，展示了无服务器计算的潜力和扩展可能性。
- 运行terraform destroy以删除所有通过Terraform代码部署的基础设施。
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