чтение файла из корзины aws s3 с помощью узла fs

это сделает это:

new AWS.S3().getObject({ Bucket: this.awsBucketName, Key: keyName }, function(err, data)
{
    if (!err)
        console.log(data.Body.toString());
});

поскольку вы, похоже, хотите обработать текстовый файл S3 строка за строкой. Вот версия узла, которая использует стандартный модуль readline и AWS ' createReadStream ()

const readline = require('readline');

const rl = readline.createInterface({
    input: s3.getObject(params).createReadStream()
});

rl.on('line', function(line) {
    console.log(line);
})
.on('close', function() {
});

Я не мог понять почему, но createReadStream/pipe подход не работает для меня. Я пытался загрузить большой CSV-файл (300MB+), и я получил дублированные строки. Это казалось случайным вопросом. Окончательный размер файла менялся при каждой попытке загрузить его.

Я закончил тем, что использовал другой способ, основанный на AWS JS SDK примеры:

var s3 = new AWS.S3();
var params = {Bucket: 'myBucket', Key: 'myImageFile.jpg'};
var file = require('fs').createWriteStream('/path/to/file.jpg');

s3.getObject(params).
    on('httpData', function(chunk) { file.write(chunk); }).
    on('httpDone', function() { file.end(); }).
    send();

таким образом, он работал как шарм.

вот пример, который я использовал для повторного анализа и анализа данных json из s3.

    var params = {Bucket: BUCKET_NAME, Key: KEY_NAME};
    new AWS.S3().getObject(params, function(err, json_data)
    {
      if (!err) {
        var json = JSON.parse(new Buffer(json_data.Body).toString("utf8"));

       // PROCESS JSON DATA
           ......
     }
   });

у меня была точно такая же проблема при загрузке с S3 очень больших файлов.

пример решения из AWS docs просто не работает:

var file = fs.createWriteStream(options.filePath);
        file.on('close', function(){
            if(self.logger) self.logger.info("S3Dataset file download saved to %s", options.filePath );
            return callback(null,done);
        });
        s3.getObject({ Key:  documentKey }).createReadStream().on('error', function(err) {
            if(self.logger) self.logger.error("S3Dataset download error key:%s error:%@", options.fileName, error);
            return callback(error);
        }).pipe(file);

а это решение будет работать:

    var file = fs.createWriteStream(options.filePath);
    s3.getObject({ Bucket: this._options.s3.Bucket, Key: documentKey })
    .on('error', function(err) {
        if(self.logger) self.logger.error("S3Dataset download error key:%s error:%@", options.fileName, error);
        return callback(error);
    })
    .on('httpData', function(chunk) { file.write(chunk); })
    .on('httpDone', function() { 
        file.end(); 
        if(self.logger) self.logger.info("S3Dataset file download saved to %s", options.filePath );
        return callback(null,done);
    })
    .send();

на createReadStream попытка просто не уволить end, close или error обратный вызов по какой-то причине. См.здесь об этом.

Я использую это решение также для записи архивов в gzip, так как первый (пример AWS) делает не работают и в этом случае:

        var gunzip = zlib.createGunzip();
        var file = fs.createWriteStream( options.filePath );

        s3.getObject({ Bucket: this._options.s3.Bucket, Key: documentKey })
        .on('error', function (error) {
            if(self.logger) self.logger.error("%@",error);
            return callback(error);
        })
        .on('httpData', function (chunk) {
            file.write(chunk);
        })
        .on('httpDone', function () {

            file.end();

            if(self.logger) self.logger.info("downloadArchive downloaded %s", options.filePath);

            fs.createReadStream( options.filePath )
            .on('error', (error) => {
                return callback(error);
            })
            .on('end', () => {
                if(self.logger) self.logger.info("downloadArchive unarchived %s", options.fileDest);
                return callback(null, options.fileDest);
            })
            .pipe(gunzip)
            .pipe(fs.createWriteStream(options.fileDest))
        })
        .send();

Если вы хотите сохранить память и хотите получить каждую строку в качестве объекта json, вы можете использовать fast-csv для создания readstream и может читать каждую строку как объект json следующим образом:

const csv = require('fast-csv');
const AWS = require('aws-sdk');

const credentials = new AWS.Credentials("ACCESSKEY", "SECRETEKEY", "SESSIONTOKEN");
AWS.config.update({
    credentials: credentials, // credentials required for local execution
    region: 'your_region'
});
const dynamoS3Bucket = new AWS.S3();
const stream = dynamoS3Bucket.getObject({ Bucket: 'your_bucket', Key: 'example.csv' }).createReadStream();

var parser = csv.fromStream(stream, { headers: true }).on("data", function (data) {
    parser.pause();  //can pause reading using this at a particular row
    parser.resume(); // to continue reading
    console.log(data);
}).on("end", function () {
    console.log('process finished');
});

предпочитаю Buffer.from(data.Body).toString('utf8'). Он поддерживает параметры кодирования. С другими сервисами AWS (ex . Kinesis Streams) кто-то может захотеть заменить 'utf8' кодировка с 'base64'.

new AWS.S3().getObject(
  { Bucket: this.awsBucketName, Key: keyName }, 
  function(err, data) {
    if (!err) {
      const body = Buffer.from(data.Body).toString('utf8');
      console.log(body);
    }
  }
);