Сколько из C++ поддерживается в Objective C ++

Я не уверен, что официальный DynamoDB-Local поддерживает это по умолчанию, и кажется, что вам нужен собственный скрипт, который импортирует CSV в DynamodB, однако вы можете создать собственное изображение для ваших нужд. Так, например, вы можете начать с простого Dockerfile использования amazon/dynamodb-local, а затем добавить скрипт Python, который будет отвечать за импорт CSV-файлов, поэтому шаги могут выглядеть следующим образом:

• Смонтировать CSV в контейнер может быть внутри /docker-entrypoint-initdb.d
• Создайте сценарий entrypoint.sh, чтобы использовать его в качестве точки входа для контейнера, а также он проверит, есть ли какие-либо файлы csv внутри /docker-entrypoint-initdb.d, чтобы передать его в скрипт Python - код , добавленный ниже - который загрузит его в DynamodB, например, как показано ниже (взято из точки входа mongodb ):

        for f in /docker-entrypoint-initdb.d/*; do
            case "$f" in
                # if csv file pass it to the python script
                *.csv) echo "[110]: running $f"; . "$f" ;;
                *)    echo "[110]: ignoring $f" ;;
            esac
            echo
        done

[ 1120]

Следующий код не был протестирован или создан мной, я только что скопировал его по следующей ссылке Импортируйте CSV-файл в таблицу DynamoDB, используя boto (пакет Python) , вы можете изменить его так, как считаете нужным, или создать собственный сценарий. Или, если у вас есть более подходящее предложение, дайте мне знать, чтобы обновить ответ.

boto поддерживает DynamodB-Local, как описано в следующем ответе , что означает, что вы можете изменить скрипт, чтобы он работал с DynamodB Local

blockquote>

import boto

MY_ACCESS_KEY_ID = 'copy your access key ID here'
MY_SECRET_ACCESS_KEY = 'copy your secrete access key here'


def do_batch_write(items, table_name, dynamodb_table, dynamodb_conn):
    '''
    From https://gist.github.com/griggheo/2698152#file-gistfile1-py-L31
    '''
    batch_list = dynamodb_conn.new_batch_write_list()
    batch_list.add_batch(dynamodb_table, puts=items)
    while True:
        response = dynamodb_conn.batch_write_item(batch_list)
        unprocessed = response.get('UnprocessedItems', None)
        if not unprocessed:
            break
        batch_list = dynamodb_conn.new_batch_write_list()
        unprocessed_list = unprocessed[table_name]
        items = []
        for u in unprocessed_list:
            item_attr = u['PutRequest']['Item']
            item = dynamodb_table.new_item(
                    attrs=item_attr
            )
            items.append(item)
        batch_list.add_batch(dynamodb_table, puts=items)


def import_csv_to_dynamodb(table_name, csv_file_name, colunm_names, column_types):
    '''
    Import a CSV file to a DynamoDB table
    '''        
    dynamodb_conn = boto.connect_dynamodb(aws_access_key_id=MY_ACCESS_KEY_ID, aws_secret_access_key=MY_SECRET_ACCESS_KEY)
    dynamodb_table = dynamodb_conn.get_table(table_name)     
    BATCH_COUNT = 2 # 25 is the maximum batch size for Amazon DynamoDB

    items = []

    count = 0
    csv_file = open(csv_file_name, 'r')
    for cur_line in csv_file:
        count += 1
        cur_line = cur_line.strip().split(',')

        row = {}
        for colunm_number, colunm_name in enumerate(colunm_names):
            row[colunm_name] = column_types[colunm_number](cur_line[colunm_number])

        item = dynamodb_table.new_item(
                    attrs=row
            )           
        items.append(item)

        if count % BATCH_COUNT == 0:
            print 'batch write start ... ', 
            do_batch_write(items, table_name, dynamodb_table, dynamodb_conn)
            items = []
            print 'batch done! (row number: ' + str(count) + ')'

    # flush remaining items, if any
    if len(items) > 0: 
        do_batch_write(items, table_name, dynamodb_table, dynamodb_conn)


    csv_file.close() 


def main():
    '''
    Demonstration of the use of import_csv_to_dynamodb()
    We assume the existence of a table named `test_persons`, with
    - Last_name as primary hash key (type: string)
    - First_name as primary range key (type: string)
    '''
    colunm_names = 'Last_name First_name'.split()
    table_name = 'test_persons'
    csv_file_name = 'test.csv'
    column_types = [str, str]
    import_csv_to_dynamodb(table_name, csv_file_name, colunm_names, column_types)


if __name__ == "__main__":
    main()
    #cProfile.run('main()') # if you want to do some profiling

Содержимое test.csv (должно находиться в той же папке, что и скрипт Python):

John,Doe
Bob,Smith
Alice,Lee
Foo,Bar
a,b
c,d
e,f
g,h
i,j
j,l