使用分布式Map和AWS Step Functions (S3 + Lambda)进行大数据处理。

1. 首先，需要在AWS中创建一个S3存储桶，用于存放大数据文件。

2. 接下来，需要使用AWS Lambda创建一个数据处理函数。该函数应该能够读取存储桶中的数据文件，并进行处理并将结果写回存储桶。

以下是示例代码：

import json
import boto3

s3 = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    # 从事件中获取文件名
    file_name = event['file_name']
    
    # 从S3中读取文件内容
    response = s3.get_object(Bucket='my-bucket', Key=file_name)
    contents = response['Body'].read().decode('utf-8')
    
    # 在这里进行数据处理
    processed_data = process(contents)
    
    # 将处理后的数据写回S3
    s3.put_object(Bucket='my-bucket', Key='processed/' + file_name, Body=processed_data)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Data processed successfully')
    }

3. 接下来，需要创建一个AWS Step Function，该函数将调用上面创建的Lambda函数。步骤如下：

• 使用AWS Step Functions控制台创建一个新工作流。
• 添加一个Lambda函数步骤，选择上面创建的Lambda函数。
• 配置输入和输出。

以下是示例：

输入：

{
  "file_name": "data.csv"
}

输出：

{
  "status": "success"
}

4. 建立一个Map处理模板，并将其作为第一项任务添加到工作流中。模板将批量处理文件，并将每个文件作为输入发送到上一步定义的步骤中。

以下是示例：

{
  "StartAt": "Map",
  "States": {
    "Map": {
      "Type": "Map",
      "ItemsPath": "$.files",
      "Iterator": {
        "StartAt": "ProcessData",
        "States": {
          "ProcessData": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:aws:lambda:region:account:function:function-name",
            "InputPath": "$",
            "ResultPath": "$.processed",
            "Next": "NextFile"
          },
          "NextFile": {
            "Type": "Choice",
            "Choices": [
              {
                "Variable": "$.files",
                "StringEquals": "$$.Map.Item.NextToken",
                "Next": "Done"
              }
            ],
            "Default": "ProcessData"
          },
          "Done": {
            "Type": "Succeed"
          }
        }
      },
      "End": true
    }
  }
}

5. 最后，创建数据文件并上传到S3存储桶中。在AWS Step Function控制台中启动工作流程，并等待处理完成。

以上就是使用分布式Map和AWS Step Functions (S3 + Lambda)进行大数据处理的解决方案。