可以通过以下代码示例来解决此问题:
首先,需要定义状态机的输入数据模型。例如:
{ "type": "object", "properties": { "input_data": { "type": "string" } } }
然后,在状态机定义中将此输入数据模型指定为状态机的输入。例如:
{ "StartAt": "FirstLambdaFunction", "States": { "FirstLambdaFunction": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:first-lambda-function", "InputPath": "$.input_data", "OutputPath": "$.first_output", "Next": "SecondLambdaFunction" }, "SecondLambdaFunction": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:second-lambda-function", "InputPath": "$.first_output", "End": true } }, "InputPath": "$.input", "OutputPath": "$.output", "Comment": "This is a state machine example" }
在这个例子中,“InputPath”指定了输入数据的路径,以便状态机可以提取输入数据模型中的实际数据。在“FirstLambdaFunction”状态中,“InputPath”指定了传递给第一个Lambda函数的输入数据的路径。“OutputPath”指定第一个Lambda函数的输出数据的路径,“Next”指定状态机下一个状态。“SecondLambdaFunction”状态使用了第一个Lambda函数的输出数据作为输入数据。
这样,状态机就能够正确传递输入数据给第一个Lambda函数。
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