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从fme2019.0开始,S3变压器被合并为一个变压器,称为S3Connector变压器。有关更多信息,请参见 文档。
在本例中,我们将从一个名为FMETest的私有Amazon AWS S3 bucket(位于一个名为Parks的文件夹中)下载一个Park MapInfo选项卡文件。我们将把数据转换成Esri shapefile,然后将生成的Esri shapefile上传到Amazon AWS S3 bucket FMETest,并将其放在Parks文件夹的子文件夹中。
在开始之前,您必须拥有Amazon AWS凭据“访问密钥ID”和“秘密访问密钥”。
我们将从一个空白工作区开始。
添加了一个创建者,这样我们就可以开始翻译了。
接下来,添加一个S3ObjectLister。这将列出特定S3 bucket中的所有对象,以便我们可以使用S3Downloader下载它们。
打开S3ObjectLister参数,并设置访问密钥ID和秘密访问密钥。我们将在S3Downloader和S3Uploader中使用这些参数,因此我们将它们保存为私有参数,以便将来更容易使用。
对于S3对象列表类型,我们将选择Folder,因为我们对bucket中的特定文件夹感兴趣。
桶名是FMETest。
文件夹名是Parks。
我们不想包含子文件夹。
我们可以在全面检查的情况下进行翻译。注意,桶中的每个文件都有一个特性。
现在我们添加一个S3Downloader来下载每个文件。
打开S3Downloader参数,并从前面设置的用户参数中选择AWS凭据。
我们将从FMETest桶中下载。对象键是S3ObjectLister中的_s3_object_key。
现在我们设置输出选项。我们想保存文件;而不是将它们的内容存储为属性。
目标文件名将是与_s3_object_key属性连接的本地文件夹。需要注意的是,S3Downloader不能创建文件夹或覆盖现有文件。确保输出文件夹存在,且为空。
现在我们可以再次运行翻译,并确认已经创建了输出文件。一旦你确认了这一点,一定要删除文件。
现在,我们将读取下载的MapInfo选项卡文件,并使用FeatureReader和FeatureWriter将其转换为Esri shapefile。
FeatureReader将为它所提供的每个特性读取一个文件。我们只想使用. tab文件,所以我们添加了一个StringSearcher来过滤特性。
FeatureReader然后读取StringSearcher标识的文件。
现在,我们可以使用FeatureWriter来创建输出Esri shapefile。将特稿作者与两者联系起来
我们现在可以添加S3Uploader。打开参数,并设置AWS凭据。
数据源是文件夹。我们将上传c:\temp\Parks\Shape的内容。
Bucket名称是FMETest,文件夹是Parks。
运行翻译,并确认Esri shapefile是在本地创建的。然后检查FMETest bucket Parks文件夹是否有新的形状文件夹,并检查是否创建了Esri shapefile。
很好的例子,特别是包含的。fmwt。我无法在这里或YouTube上播放视频,但.fmwt和书面说明就足以让我获得成功。但是,不希望必须在本地下载和存储数据,因为下载可能需要一些时间(此外,还需要确保文件夹存在,并在流程完成后自行清理)。有没有一种方法可以直接从监听器转到StringSearcher或FeatureReader来避免这些瓶颈/额外的处理步骤?
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