Easy and simple hello world nodejs / express + pug

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hello nodejs

file: server.js
var express=require('express')
var PORT=8080;

var app = express();
app.get('/', function(req,res){
res.send('hi mother');

console.log('running on local '+PORT);


file: package.json

"name": "hello",
"version": "1.0.0",
"main": "server.js",

"author": "hemc",
"description": "desc",
"dependencies": {

$npm install express
nodejs server.js
that’s it

open localhost:8080 or your ip:8080

//////////////////setting pug////////////////


"name": "restful-auth",
"main": "server.js",
"dependencies": {
"body-parser": "^1.9.3",
"express": "^4.9.8",
"jsonwebtoken": "^7.3.0",
"jwt-simple": "^0.3.1",
"mongoose": "^4.2.10",
"morgan": "^1.5.3",
"passport": "^0.3.0",
"passport-jwt": "^1.2.1",
"request": "^2.81.0",
"pug": "^2.0.0-beta.12",
"yelp": "^1.0.2"


var express 	= require('express');
var app         = express();
var port = process.env.PORT || 8080; // used to create, sign, and verify tokens
app.set('view engine','pug');

res.render('template',{title:"Registro",message:"Página ejemplo de registro",id:"signin"});
res.render('template',{title:"Recupera contraseña",message:"Página ejemplo de recuperación contraseña",id:"recoverypass"});
console.log('Magic happens at http://localhost:' + port);


doctype html
    title= Bienvenido
    h1= message
            li Por favor realice los pasos indicados
    label(for="ourname") Usuario
        label(for="ourname") Contraseña


aws iot

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1.[on the left] registry / things / [TempSensorThing]

A thing Amazon Resource Name uniquely identifies this thing.



This thing already appears to be connected.[click on] connect a device, in this case we are going to select linux and nodejs

Next, get started, and download the connection kit, that will give you the private key and the certificate (TempSensor.public.key / TempSensor.private.key / TempSensor.cert.pem)


Add a rule [AddLectureThing]

SELECT sensorID, temperatura FROM ‘MyTopic’, these fields match the dynamodb fields on the last example [sensorID,temparatura], MyTopic will be used in the JS

device.publish(‘MyTopic’, JSON.stringify({sensorID: ”+Math.random(), temperatura: ”+Math.random()}));

Finally add the lambda function with previous lambda function created, in this case RegisterLecture


Now creating a Rule that send an email when temperature is bigger than X, in this case 45

First create another Rule as follow


in configuration action /  create new resource

Create new topic


validate by email



var iot = require('aws-iot-device-sdk');
var __dirname="certs";

var device = iot.device({
    keyPath: __dirname + '/TempSensorThing.private.key',
    certPath: __dirname + '/TempSensorThing.cert.pem',
    caPath: __dirname + '/root-CA.crt',
    clientID: 'Prueba',
    region: 'us-west-2'

  .on('connect', function() {
    device.publish('TempSensorThing', JSON.stringify({sensorID: '004', temperatura: '70'}));

  .on('message', function(topic, payload) {
    console.log('message', topic, payload.toString());

device.on('connect', function() {

device.on('close', function() {

device.on('reconnect', function() {

device.on('offline', function() {

device.on('message',function(topic,payload) {

var myVar = setInterval(myTimer, 5*1000);//cada 5 seg para prueba
//var myVar = setInterval(myTimer, 5*1000*60);//cada 5 min para prod

function myTimer() {
    var d = new Date();
    console.log('Enviando info '+d.toLocaleTimeString());
    var max=10000;var min=1;
    device.publish('MyTopic', JSON.stringify({sensorID: ''+Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min, temperatura: ''+Math.random() * (50 - 0) + 0}));
setInterval(callbackFunction(), interval);

    var d = new Date();
    var max=10000;var min=1;
    var temp=Math.random() * (50 - 0) + 0;
    //device.publish('MyTopic', JSON.stringify({sensorID: ''+Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min, temperatura: ''+temp}));
    device.publish('MyTopicEmail', JSON.stringify({sensorID: ''+Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min, temperatura: ''+temp}));
    console.log('Enviando info '+temp+' / '+d.toLocaleTimeString());
}, 5*1000);


    "name": "IoTNodeJS",
    "version": "1.0.0",
    "keywords": ["util", "functional", "server", "client", "browser"],
    "author": "Hugo de la Mora",
    "contributors": [],
    "dependencies": {
        "aws-iot-device-sdk": "*"

aws lambda microservice, serverless

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lambda allows us to execute  C#, NodeJS, Java8 o Python 2.7, without configure a server or virtual machine.

We are going to create a java class to be executed inside Lambda and we are going to insert a row in dynamodb.

Create a table in dynamodb, BitacoraLectura, primary key SensorID (string).

We create our jar to insert sensorid and temperature, we need to add the lib folder to our jar, then we need to upload it to S3

The lambda function has to be created as follow:

Blueprint: Blank Function
Triggers: none
Name: RegisterLecture
Description: RegisterLecture
RunTime: Java 8
Code entry type: Amazon S3
S3 Link: the ones that correspond
Handler: the ones that correspond package.class
Role: Create a new role from template(s)
Role Name: LambdaAddLecture
Policy templates: empty

Go to roles to modify the one created / services, iam, roles section, select “AmazonDynamoDBFullAccess”

Then click on the test button and send a json like this
“sensorId”: “temp001”,
“temp”: “28.30”

package lambdaaws;

import com.amazonaws.regions.Regions;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.AmazonDynamoDB;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.AmazonDynamoDBClientBuilder;
import com.amazonaws.services.dynamodbv2.model.AttributeValue;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.Context;
import com.amazonaws.services.lambda.runtime.RequestHandler;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class LambdaAWS implements RequestHandler<RequestClass, String> {

    public String handleRequest(RequestClass i, Context cntxt) {
        cntxt.getLogger().log(("Entrada: "+i.sensorID+" "+ i.temperatura + "\n"));

        AmazonDynamoDB db = AmazonDynamoDBClientBuilder.standard().withRegion(Regions.US_WEST_2).build();
        String tableName = "BitacoraLectura";
        Map<String, AttributeValue> item = new HashMap<>();
        item.put("sensorID", new AttributeValue(i.sensorID));
        item.put("temperatura", new AttributeValue(i.temperatura));
        db.putItem(tableName, item);
        return "Agregado: "+i.sensorID+" "+i.temperatura;



package lambdaaws;

public class RequestClass {
    String sensorID;
    String temperatura;

    public RequestClass() {

    public String getSensorID() {
        return sensorID;

    public void setSensorID(String sensorID) {
        this.sensorID = sensorID;

    public String getTemperatura() {
        return temperatura;

    public void setTemperatura(String temperatura) {
        this.temperatura = temperatura;



aws api gateway

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    1. Go to services and select api gateway under aplication services
    2. Create api, new api: Lectures, create
    3. Actions create resource: TempSensor, create resource
    4. Actions create method: post, then we integrate with a lambda function (see another post to create lambda function).
    5. You will get something like:
      You are about to give API Gateway permission to invoke your Lambda function:
    6. Click the test button (ligthening)
    7. in Request body, put the post in this case
    8. {
      “sensorID”: “temp001”,
      “temperatura”: “28.30”

Request:/tempsensor Status: 200

Latency: 161 ms

Response Body

Agregado: temp001 28.30

9.Actions, deploy api, pick up [new], stagename:betahm, stage desc: blank, deployment desc: blank
10. After that we can use postman or RESTconsole to test Invoke URL, clicking the post/get method in left panel: https://aqxxxxkm6.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/betahm/tempsensor

In case anyone else lands here with the same problem, here is what was going on: at the end of the tutorial, I clicked “Deploy API” in order to deploy the test call I had set up. This takes you to the “Stage Editor” for the given API stage. At the top of the editor page is an “Invoke URL”, which does not include the resource at the end of it. Clicking on the Invoke URL link brings up an authentication error response.

On the Stage Editor page, there is a left nav with the stage name. If you expand this you get a forward-slash; if you expand this, you get your resource. If you expand your resource you get your method, and if you click on the method you get an “Invoke URL” link (which is the same as the above but with the resource appended). This invoke URL link works, invoking the GET method and returning results.

Somewhat hidden, in my opinion, but once you know where to look for it it all makes sense.


aws map reduce

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Fase 4 – Ejecutar nuestro driver en Amazon EMR
Esta fase tiene un costo dentro de AMAZON dado que EMR no está incluido en la capa gratuita
de Amazon.
Dentro de Amazon S3 crearemos un nuevo bucket y dentro de este crearemos 3 carpetas:
 jar
o Dentro de esta carpeta debemos de colocar el JAR de nuestro driver.
 input
o Dentro de esta carpeta debemos de colocar el archivo de entrada a utilizar, en
este caso el libro de Alicia en el País de las Maravillas.
 logs
Ingresaremos a la Consola de AWS y seleccionaremos el servicio de EMR donde crearemos un
nuevo cluster con las siguientes características:
 Daremos click en: “Go to advanced options”
 Seleccionamos Vendor = Amazon
 Release: emr-5.3.1

 Solo seleccionamos Hadoop como software.
 Damos click en Next
 En la siguiente pantalla seleccionamos que el hardware que queremos es:
o 1 nodo Master
 m3.xlarge
 Request Spot
 Bid Price: poner el precio que actualmente está vigente.
o 1 nodo Core
 m3.xlarge
 Request Spot
 Bid Price: poner el precio que actualmente está vigente.
o 0 Nodos Task


 Damos click en Next
 Completamos la pantalla:
o Cluster Name: Mi cluster
o Seleccionamos Logging
 Seleccionamos nuestra carpeta de logs en S3
 Damos click en Next.
 Seleccionamos nuestra llave de acceso por SSH de Linux
 Damos click en: Create cluster
Daremos click en Cluster List y daremos click en la pequeña flecha que se encuentra a la
izquierda de nuestro cluster.

En esta pantalla daremos click en Add Step y completaremos la pantalla que nos aparece de
la siguiente forma:
Step type: Custom Jar
Name: Word Counter
Jar location: Seleccionaremos nuestro archivo JAR dando click en el pequeño folder.
Arguments: Pondremos la URI en S3 tanto de nuestra entrada como de la salida


Damos click en Add y esperamos que la tarea se ejecute nuestro cluster.
Una vez que termine la tarea de ejecutarse revisemos la tarea, sus logs y su salida.

Aws ec2 crear instancia

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1. Generar usuario y llaves de acceso
a. Ingresar a la consola de AWS mediante la liga
https://console.aws.amazon.com/console/home utilizando su usuario y
b. En el menú de su cuenta, ubicado de lado derecho, dar click en My Security
Credentials en caso de que nos aparezca un cuadro de dialogo referente al uso de
IAM Users le daremos Get Started with IAM Users.
c. Daremos de alta un nuevo usuario.
i. Poner un nombre de usuario propio
ii. Seleccionar que el usuario es de tipo Programmatic.
iii. En la sección de permisos seleccionar “Attach existing policies directly”
iv. Buscar la política denominada “AdministratorAccess”
v. Crear el usuario.
d. Nos aparecerá en pantalla el Access Key ID y Secret Access Key es importante
anotar estos dos valores, dado que al menos el Secret Access Key no hay forma de
volverlo a recuperar. La misma pantalla nos da la opción de descargar un archivo
.csv con la información.

2. Generar llave de acceso para servidores SSH
a. Ir a Services -> EC2
b. En la barra del lado izquierdo dar click en Key Pairs
c. Dar click en Create Key Pair y asignar un nombre a la llave, por ejemplo: AWSSSH
d. Se descargar en automático un archivo .pem que es la llave de acceso. Este archivo
no se puede volver a generar o recuperar, por lo que es importante guardarlo en
lugar seguro.

3. Generar un EC2 Security – Group
a. Ir a Services -> EC2
b. En la barra del lado izquierdo dar click en Security Groups y dar click en Create
Secuirty Group
c. Nombrar el grupo debe ser HTTP+SSH
d. Agregar dos reglas para permitir los puertos TCP/80 y TCP/22 desde cualquier
origen respectivamente.

2. Ingresar a la instancia EC2
a. Ingrese a la maquina virtual utilizando el DNS o la IP PUBLICA asignada. Para esto se hace con el comando
ssh –i ~/awskey/login.pem ubuntu@XX.XX.XX.XX

3. Instalar NodeJS y MongoDB
a. Conectados a la consola de la máquina virtual, teclear los siguientes comandos:
$sudo apt-get update
$sudo apt-get install nodejs npm mongodb
$sudo service mongodb start

[sudo apt-get intall nodejs]

[node -e "console.log('Running Node.js ' + process.version)"]

4. Copiar y ejecutar una aplicación
a. Desde la carpeta del proyecto, copiar código de la tarea hacia el servidor.
$scp -r –i ~/awskey/login.pem ./* ubuntu@xx.xxx.xx.xx:~
b. Ingresar al servidor y desde la carpeta del proyecto ejecutar
$npm install
c. Modificar el codigo para escuchar en el puerto 80.
d. Ejecutar el servidor
$sudo nodejs bin/www
e. Probar que se pueda acceder desde el navegador de nuestra computadora.

 C. Elastic Compute Cloud Images
1. Crear una Imagen del servidor (AMI)
a. Tenemos que apagar, NO TERMINAR, la instancia que estamos usando para poder
generar la imagen.
b. Desde la consola dar Click Derecho sobre la instancia que queremos usar como
base para la Imagen y dar click en Crear Imagen.
i. El proceso toma un tiempo y durante este se generará una imagen del disco
duro y posteriormente una imagen AMI
ii. Revisar en la sección de AMIs / IMAGES cuando esté lista la imagen.
validando el status de available.

2. Crear una nueva instancia utilizando la imagen creada.
a. Crear una nueva instancia, seleccionado como Imagen la que acabamos de crear.
(Estas aparecen en My AMIs)

D. Elastic Compute Load Balancing
1. Generar una Load Balancer
a. Seleccionar del lado derecho Load Balancing / Load Balancers y dar click en Create
Load Balancer
b. Seleccionar el tipo Classic Load Balancer.
c. Hacer el balanceo del puerto 80 al puerto 80
d. Seleccionar como Security Group HTTP+SSH
e. En la sección de Health Check modificar el Path del ping a /wines/
f. Agregar las dos instancias que tenemos corriendo.

2. Validar que funcione el Load Balancer
a. En la sección de Load Balancer seleccionar el Load Balancer que se acaba de crear.
b. En la parte inferior dar click en Instances y esperar a que el status de las instancias
se “InService”
c. En la pestaña de Description observar el DNS asociado y probar la funcionalidad.

E. Terminar
Para evitar costos extras es muy importante terminar todo y borrar todo
aquello que pueda generar una facturación.
a. Terminar las Instancias
b. Eliminar el Balanceador
c. Eliminar los Volúmenes y SnapShots de EBS

F. Agregar un puerto

a.[servicios/running instances/ec2] Ir a la instancia

b.En description launch-wizard…

c.Inboud, edit, custom tcp rule / tcp / 8080 / anywhere