要进行AWS大数据架构的合理性检查，可以按照以下步骤进行：

1. 确定业务需求：首先，要清楚业务的需求是什么，需要解决什么问题，需要处理多少数据量等等。这有助于确定所需的技术组件和架构。

2. 选择合适的AWS服务：根据业务需求，选择合适的AWS服务来构建大数据架构。常用的AWS服务包括Amazon S3存储、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Athena、Amazon Glue等等。

3. 设计数据流程：根据业务需求和选择的AWS服务，设计数据流程，包括数据的采集、存储、处理、分析等等。考虑数据的来源和去向，以及中间的处理步骤。

4. 编写代码示例：根据设计的数据流程，编写代码示例来实现数据的采集、存储、处理、分析等功能。具体的代码示例会根据选择的AWS服务和所使用的编程语言而有所不同。以下是一个示例，使用Python和Boto3库来上传数据到Amazon S3存储：

import boto3

# 创建S3客户端
s3_client = boto3.client('s3')

# 上传文件到S3存储桶
def upload_file_to_s3(bucket_name, file_path, s3_key):
    with open(file_path, 'rb') as file:
        s3_client.upload_fileobj(file, bucket_name, s3_key)

# 示例用法
bucket_name = 'my-bucket'
file_path = 'data.csv'
s3_key = 'data/data.csv'

upload_file_to_s3(bucket_name, file_path, s3_key)

5. 测试和优化：完成代码示例后，进行测试，确保数据流程能够正常运行。根据测试结果，进行必要的优化和调整，以满足业务需求和性能要求。

总之，进行AWS大数据架构的合理性检查，需要明确业务需求，选择合适的AWS服务，设计数据流程，编写代码示例，并进行测试和优化。以上提供的代码示例仅为参考，具体的实现方式会根据实际情况和需求而有所不同。