GlueContext-Klasse

__init__(sparkContext)

• sparkContext – Der Apache-Spark-Kontext, der verwendet werden soll.

• __init__

• getSource

• create_dynamic_frame_from_rdd

• create_dynamic_frame_from_catalog

• create_dynamic_frame_from_options

• create_sample_dynamic_frame_from_catalog

• create_sample_dynamic_frame_from_options

• add_ingestion_time_columns

• create_data_frame_from_catalog

• create_data_frame_from_options

• forEachBatch

getSource(connection_type, transformation_ctx = "", **options)

Erstellt ein DataSource-Objekt, das zum Lesen von DynamicFrames aus externen Quellen verwendet werden kann.

• connection_type – Der zu verwendende Verbindungstyp, z. B. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift und JDBC. Gültige Werte sind unter anderem s3, mysql, postgresql, redshift, sqlserver, oracle und dynamodb.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• options – Eine Sammlung optionaler Name/Wert-Paare. Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark.

create_dynamic_frame_from_rdd(data, name, schema=None, sample_ratio=None, transformation_ctx="")

Gibt einen DynamicFrame zurück, der aus einem Apache Spark Resilient Distributed Dataset (RDD) erstellt wird.

• data – Die Datenquelle, die verwendet werden soll.

• name – Der Name der zu verwendenden Daten.

• schema – Das zu verwendende Schema (optional).

• sample_ratio – Das zu verwendende Beispielverhältnis.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

create_dynamic_frame_from_catalog(database, table_name, redshift_tmp_dir, transformation_ctx = "", push_down_predicate= "", additional_options = {}, catalog_id = None)

Gibt einen DynamicFrame zurück, der mit einer Data-Catalog-Datenbank und einem Tabellennamen erstellt wird. Bei Verwendung dieser Methode stellen Sie format_options über Tabelleneigenschaften für die angegebene Tabelle von AWS Glue Data Catalog und andere Optionen über das additional_options-Argument bereit.

• Database – Die Datenbank, aus der gelesen werden soll.

• table_name –Der Name der Tabelle, aus der gelesen werden soll.

• redshift_tmp_dir – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• push_down_predicate – Filtert Partitionen, ohne alle Dateien in Ihrem Datensatz auflisten und lesen zu müssen. Informationen zu unterstützten Quellen und Einschränkungen finden Sie unter Optimieren von Lesevorgängen mit Pushdown in AWS Glue ETL. Weitere Informationen finden Sie unter Vorabfilterung mit Pushdown-Prädikaten.

• additional_options – Eine Sammlung optionaler Name/Wert-Paare. Zu den möglichen Optionen gehören die unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark aufgeführten, außer endpointUrl, streamName, bootstrap.servers, security.protocol, topicName, classification und delimiter. Eine weitere unterstützte Option ist catalogPartitionPredicate:

  catalogPartitionPredicate – Sie können einen Katalogausdruck basierend auf den Indexspalten an den Filter übergeben. Dies verlagert die Filterung auf die Serverseite. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Glue-Partition-Indizes. Beachten Sie, dass push_down_predicate und catalogPartitionPredicate verschiedene Syntaxen verwenden. Erstere verwendet die Spark-SQL-Standardsyntax und letztere verwendet den JSQL-Parser.

• catalog_id – Die Katalog-ID (Konto-ID) des Data Catalogs, auf den zugegriffen wird. Bei None wird die Standard-Konto-ID des Aufrufers verwendet.

create_dynamic_frame_from_options(connection_type, connection_options={}, format=None, format_options={}, transformation_ctx = "")

Gibt einen DynamicFrame zurück, der mit der angegebenen Verbindung und dem Format erstellt wurde.

• connection_type – Der Verbindungstyp, z. B. Amazon S3, Amazon Redshift und JDBC. Gültige Werte sind unter anderem s3, mysql, postgresql, redshift, sqlserver, oracle und dynamodb.

• connection_options – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfade und Datenbanktabelle (optional). Für einen connection_type von s3 ist eine Liste der Amazon-S3-Pfade definiert.

  connection_options = {"paths": ["s3://aws-glue-target/temp"]}

  Für JDBC-Verbindungen müssen mehrere Eigenschaften definiert werden. Beachten Sie, dass der Datenbankname Teil der URL sein muss. Er kann optional in die Verbindungsoptionen eingeschlossen werden.

  Warnung

  Das Speichern von Passwörtern in Ihrem Skript wird nicht empfohlen. Erwägen Sie die Verwendung von boto3, um diese aus dem AWS Secrets Manager oder AWS Glue Data Catalog abzurufen.

  connection_options = {"url": "jdbc-url/database", "user": "username", "password": passwordVariable,"dbtable": "table-name", "redshiftTmpDir": "s3-tempdir-path"} 

  Die dbtable-Eigenschaft ist der Name der JDBC-Tabelle. Bei JDBC-Datenspeichern, die von Schemata innerhalb einer Datenbank unterstützen, geben Sie schema.table-name an. Wenn kein Schema angegeben ist, wird der Standardwert "öffentliches" Schema verwendet.

  Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark.

• format – Eine Formatspezifizierung. Diese wird für eine Amazon-S3- oder eine AWS Glue-Verbindung verwendet, die mehrere Formate unterstützt. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• format_options – Formatoptionen für das angegebene Format. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• push_down_predicate – Filtert Partitionen, ohne alle Dateien in Ihrem Datensatz auflisten und lesen zu müssen. Informationen zu unterstützten Quellen und Einschränkungen finden Sie unter Optimieren von Lesevorgängen mit Pushdown in AWS Glue ETL. Weitere Informationen finden Sie unter Vorabfilterung mit Pushdown-Prädikaten.

create_sample_dynamic_frame_from_catalog(database, table_name, num, redshift_tmp_dir, transformation_ctx = "", push_down_predicate= "", additional_options = {}, sample_options = {}, catalog_id = None)

Gibt einen Beispiel-DynamicFrame zurück, der mit einer Data-Catalog-Datenbank und einem Tabellennamen erstellt wird. DynamicFrame enthält nur erste num-Datensätze aus einer Datenquelle.

• database – Die Datenbank, aus der gelesen werden soll.

• table_name –Der Name der Tabelle, aus der gelesen werden soll.

• num – Die maximale Anzahl von Datensätzen im dynamischen Frame der zurückgegebenen Probe.

• redshift_tmp_dir – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• push_down_predicate – Filtert Partitionen, ohne alle Dateien in Ihrem Datensatz auflisten und lesen zu müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorabfilterung mit Pushdown-Prädikaten.

• additional_options – Eine Sammlung optionaler Name/Wert-Paare. Zu den möglichen Optionen gehören die unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark aufgeführten, außer endpointUrl, streamName, bootstrap.servers, security.protocol, topicName, classification und delimiter.

• sample_options – Parameter zur Steuerung des Sampling-Verhaltens (optional). Aktuell verfügbare Parameter für Amazon-S3-Quellen:

  • maxSamplePartitions – Die maximale Anzahl der Partitionen, die das Sampling lesen wird. Standardwert: 10.

  • maxSampleFilesPerPartition – Die maximale Anzahl von Dateien, die das Sampling in einer Partition lesen wird. Standardwert: 10.

    Diese Parameter helfen, den Zeitaufwand für die Dateiauflistung zu reduzieren. Angenommen, der Datensatz hat 1 000 Partitionen und jede Partition hat 10 Dateien. Wenn Sie maxSamplePartitions = 10 und maxSampleFilesPerPartition = 10 festlegen, listet das Sampling statt alle 10 000 Dateien aufzulisten und liest nur die ersten 10 Partitionen mit jeweils den ersten 10 Dateien: 10*10 = 100 Dateien insgesamt.

• catalog_id – Die Katalog-ID des Data Catalogs, auf den zugegriffen wird (die Konto-ID des Data Catalogs). Standardmäßig auf None eingestellt. None ist standardmäßig die Katalog-ID des aufrufenden Kontos im Service.

create_sample_dynamic_frame_from_options(connection_type, connection_options={}, num, sample_options={}, format=None, format_options={}, transformation_ctx = "")

Gibt einen Beispiel-DynamicFrame zurück, der mit der angegebenen Verbindung und dem Format erstellt wurde. DynamicFrame enthält nur erste num-Datensätze aus einer Datenquelle.

• connection_type – Der Verbindungstyp, z. B. Amazon S3, Amazon Redshift und JDBC. Gültige Werte sind unter anderem s3, mysql, postgresql, redshift, sqlserver, oracle und dynamodb.

• connection_options – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfade und Datenbanktabelle (optional). Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark.

• num – Die maximale Anzahl von Datensätzen im dynamischen Frame der zurückgegebenen Probe.

• sample_options – Parameter zur Steuerung des Sampling-Verhaltens (optional). Aktuell verfügbare Parameter für Amazon-S3-Quellen:

  • maxSamplePartitions – Die maximale Anzahl der Partitionen, die das Sampling lesen wird. Standardwert: 10.

  • maxSampleFilesPerPartition – Die maximale Anzahl von Dateien, die das Sampling in einer Partition lesen wird. Standardwert: 10.

    Diese Parameter helfen, den Zeitaufwand für die Dateiauflistung zu reduzieren. Angenommen, der Datensatz hat 1 000 Partitionen und jede Partition hat 10 Dateien. Wenn Sie maxSamplePartitions = 10 und maxSampleFilesPerPartition = 10 festlegen, listet das Sampling statt alle 10 000 Dateien aufzulisten und liest nur die ersten 10 Partitionen mit jeweils den ersten 10 Dateien: 10*10 = 100 Dateien insgesamt.

• format – Eine Formatspezifizierung. Diese wird für eine Amazon-S3- oder eine AWS Glue-Verbindung verwendet, die mehrere Formate unterstützt. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• format_options – Formatoptionen für das angegebene Format. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• push_down_predicate – Filtert Partitionen, ohne alle Dateien in Ihrem Datensatz auflisten und lesen zu müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Vorabfilterung mit Pushdown-Prädikaten.

add_ingestion_time_columns(dataFrame, timeGranularity = "")

Hängt die Erfassungszeitspalten wie ingest_year, ingest_month, ingest_day, ingest_hour, ingest_minute an die Eingabe DataFrame an. Diese Funktion wird automatisch in dem von AWS Glue erzeugten Skript generiert, wenn Sie eine Data-Catalog-Tabelle mit Amazon S3 als Ziel angeben. Diese Funktion aktualisiert automatisch die Partition mit Erfassungszeitspalten in der Ausgabetabelle. So können die Ausgabedaten bei der Erfassung automatisch partitioniert werden, ohne dass explizite Erfassungszeitspalten in den Eingabedaten erforderlich sind.

• dataFrame – Der dataFrame, um die Erfassungszeitspalten anzuhängen.

• timeGranularity – Die Granularität der Zeitspalten. Gültige Werte sind „day“, „hour“ und „minute“. Wenn zum Beispiel „hour“ an die Funktion übergeben wird, werden im Original dataFrame die Zeiten in den Spalten „ingest_year“, „ingest_month“, „ingest_day“, und „ingest_hour“ aktualisiert.

create_data_frame_from_catalog(database, table_name, transformation_ctx = "", additional_options = {})

Gibt einen DataFrame zurück, der mit Informationen aus einer Data-Catalog-Tabelle erstellt wird.

• database – Die Data-Catalog-Datenbank, aus der gelesen werden soll.

• table_name – Der Name der Data-Catalog-Tabelle, aus der gelesen werden soll.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• additional_options – Eine Sammlung optionaler Name/Wert-Paare. Zu den möglichen Optionen gehören die unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark für Streaming-Quellen aufgelisteten wie startingPosition, maxFetchTimeInMs und startingOffsets.

  • useSparkDataSource – Wenn der Wert auf wahr festgelegt ist, zwingt AWS Glue, die native Spark-Datenquellen-API zum Lesen der Tabelle zu verwenden. Die Spark-Datenquellen-API unterstützt die folgenden Formate: AVRO, Binär, CSV, JSON, ORC, Parquet und Text. In einer Data-Catalog-Tabelle geben Sie das Format mithilfe der classification-Eigenschaft an. Weitere Informationen zur Spark-Datenquellen-API finden Sie in der offiziellen Apache-Spark-Dokumentation.

    Die Verwendung von create_data_frame_from_catalog mit useSparkDataSource bietet die folgenden Vorteile:

    • Gibt direkt ein DataFrame zurück und bietet eine Alternative zu create_dynamic_frame.from_catalog().toDF().

    • Unterstützt die AWS Lake Formation-Berechtigungskontrolle auf Tabellenebene für native Formate.

    • Unterstützt das Lesen von Data-Lake-Formaten ohne AWS Lake Formation-Berechtigungskontrolle auf Tabellenebene. Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von Data-Lake-Frameworks mit AWS Glue-ETL-Aufträgen.

    Wenn Sie useSparkDataSource aktivieren, können Sie bei Bedarf auch beliebige Spark-Datenquellenoptionen in additional_options hinzufügen. AWS Glue gibt diese Optionen direkt an den Spark-Reader weiter.

  • useCatalogSchema – Wenn der Wert auf wahr festgelegt ist, wendet AWS Glue das Data-Catalog-Shema auf das Ergebnis DataFrame an. Andernfalls leitet der Reader das Schema aus den Daten ab. Wenn Sie useCatalogSchema aktivieren, müssen Sie auch useSparkDataSource auf wahr setzen.

• Wenn Sie useSparkDataSource verwenden, erstellt AWS Glue ein neues DataFrame in einer separaten Spark-Sitzung, die sich von der ursprünglichen Spark-Sitzung unterscheidet.

• Die Spark-DataFrame-Partitionsfilterung funktioniert mit den folgenden AWS-Glue-Features nicht.

  • Auftrags-Lesezeichen

  • Ausschließen von Amazon-S3-Speicherklassen

  • Katalogpartitionsprädikate

  Um die Partitionsfilterung mit diesen Features zu verwenden, können Sie das AWS-Glue-Pushdown-Prädikat verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Vorabfilterung mit Pushdown-Prädikaten. Die Filterung nach nicht partitionierten Spalten ist nicht betroffen.

  Das folgende Beispielskript zeigt die falsche Methode zur Durchführung der Partitionsfilterung mit der excludeStorageClasses-Option.

  // Incorrect partition filtering using Spark filter with excludeStorageClasses
  read_df = glueContext.create_data_frame.from_catalog(
      database=database_name,
      table_name=table_name,
      additional_options = {
        "useSparkDataSource": True,
        "excludeStorageClasses" : ["GLACIER", "DEEP_ARCHIVE"]
      }
  )
  
  //  Suppose year and month are partition keys.
  //  Filtering on year and month won't work, the filtered_df will still
  //  contain data with other year/month values.
  filtered_df = read_df.filter("year == '2017 and month == '04' and 'state == 'CA'")

  Das folgende Beispielskript zeigt die korrekte Verwendung eines Pushdown-Prädikats, um eine Partitionsfilterung mit der excludeStorageClasses-Option durchzuführen.

  // Correct partition filtering using the AWS Glue pushdown predicate
  // with excludeStorageClasses
  read_df = glueContext.create_data_frame.from_catalog(
      database=database_name,
      table_name=table_name,
      //  Use AWS Glue pushdown predicate to perform partition filtering
      push_down_predicate = "(year=='2017' and month=='04')"
      additional_options = {
        "useSparkDataSource": True,
        "excludeStorageClasses" : ["GLACIER", "DEEP_ARCHIVE"]
      }
  )
  
  //  Use Spark filter only on non-partitioned columns
  filtered_df = read_df.filter("state == 'CA'")

create_data_frame_from_options(connection_type, connection_options={}, format=None, format_options={}, transformation_ctx = "")

Diese API ist jetzt veraltet. Verwenden Sie stattdessen die getSource()-APIs. Gibt einen DataFrame zurück, der mit der angegebenen Verbindung und dem Format erstellt wurde. Verwenden Sie diese Funktion nur mit AWS Glue-Streaming-Quellen.

• connection_type – Der Streaming-Verbindungstyp. Gültige Werte sind kinesis und kafka.

• connection_options – Verbindungsoptionen, die für Kinesis und Kafka unterschiedlich sind. Die Liste aller Verbindungsoptionen für jede Streaming-Datenquelle finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark. Beachten Sie die folgenden Unterschiede bei den Streaming-Verbindungsoptionen:

  • Kinesis-Streaming-Quellen erfordern streamARN, startingPosition, inferSchema und classification.

  • Kafka-Streaming-Quellen erfordern connectionName, topicName, startingOffsets, inferSchema und classification.

• format – Eine Formatspezifizierung. Diese wird für eine Amazon-S3- oder eine AWS Glue-Verbindung verwendet, die mehrere Formate unterstützt. Weitere Informationen zu unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• format_options – Formatoptionen für das angegebene Format. Weitere Informationen zu unterstützten Formatoptionen finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

forEachBatch(frame, batch_function, options)

Wendet die batch_function auf jeden Mikrobatch an, der von der Streaming-Quelle gelesen wird.

• frame – Der DataFrame, der den aktuellen Mikrobatch enthält.

• batch_function – Eine Funktion, die für jeden Mikrobatch angewendet wird.

• options – Eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren, die Informationen zur Verarbeitung von Mikrobatches enthält. Die folgenden Optionen sind erforderlich:

  • windowSize – Die Zeitspanne für die Verarbeitung der einzelnen Batches.

  • checkpointLocation – Der Ort, an dem Checkpoints für den Streaming-ETL-Auftrag gespeichert werden.

  • batchMaxRetries – Die maximale Anzahl der Wiederholungsversuche für diesen Batch, wenn er fehlschlägt. Der Standardwert ist 3. Diese Option ist nur für Glue 2.0 und höher konfigurierbar.

• purge_table

• purge_s3_path

• transition_table

• transition_s3_path

purge_table(catalog_id=None, database="", table_name="", options={}, transformation_ctx="")

Löscht Dateien aus Amazon S3 für die Datenbank und Tabelle des angegebenen Katalogs. Wenn alle Dateien in einer Partition gelöscht werden, wird diese Partition auch aus dem Katalog gelöscht. Wir unterstützen keine purge_table-Aktion für Tabellen, die bei Lake Formation registriert sind.

Wenn Sie gelöschte Objekte wiederherstellen möchten, können Sie das Objekt-Versioning auf dem Amazon-S3-Bucket aktivieren. Wenn ein Objekt aus einem Bucket gelöscht wird, für den kein Objekt-Versioning aktiviert ist, kann das Objekt nicht wiederhergestellt werden. Weitere Informationen zum Wiederherstellen gelöschter Objekte in einem versionsfähigen Bucket finden Sie unter How can I retrieve an Amazon S3 object that was deleted? (Wie kann ich ein gelöschtes Amazon-S3-Objekt abrufen? im AWS -Support Wissenscenter.

• catalog_id – Die Katalog-ID des Data Catalogs, auf den zugegriffen wird (die Konto-ID des Data Catalogs). Standardmäßig auf None eingestellt. None ist standardmäßig die Katalog-ID des aufrufenden Kontos im Service.

• database – Die zu verwendende Datenbank.

• table_name – Der Name der zu verwendenden Tabelle.

• options – Optionen zum Filtern von zu löschenden Dateien und zur Generierung von Manifestdateien.

  • retentionPeriod – Gibt einen Zeitraum in Stunden für die Beibehaltung von Dateien an. Dateien, die älter als der Aufbewahrungszeitraum sind, werden beibehalten. Standardmäßig auf 168 Stunden (7 Tage) eingestellt.

  • partitionPredicate – Partitionen, die diese Bedingung erfüllen, werden gelöscht. Dateien innerhalb des Aufbewahrungszeitraums in diesen Partitionen werden nicht gelöscht. Festgelegt auf "" – standardmäßig auf leer festgelegt.

  • excludeStorageClasses – Dateien mit Speicherklasse im excludeStorageClasses-Set werden nicht gelöscht. Der Standardwert ist Set() – ein leeres Set.

  • manifestFilePath – Ein optionaler Pfad für die Generierung von Manifestdateien. Alle Dateien, die erfolgreich gelöscht wurden, werden in Success.csv aufgezeichnet und diejenigen, für die dies fehlgeschlagen ist, in Failed.csv

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional). Wird im Dateipfad des Manifests verwendet.

purge_s3_path(s3_path, options={}, transformation_ctx="")

Löscht Dateien rekursiv aus dem angegebenen Amazon-S3-Pfad.

Wenn Sie gelöschte Objekte wiederherstellen möchten, können Sie das Objekt-Versioning auf dem Amazon-S3-Bucket aktivieren. Wenn ein Objekt aus einem Bucket gelöscht wird, für den kein Objekt-Versioning aktiviert ist, kann das Objekt nicht wiederhergestellt werden. Weitere Informationen zum Wiederherstellen gelöschter Objekte in einem Versioning-fähigen Bucket finden Sie unter How can I retrieve an Amazon S3 object that was deleted? (Wie kann ich ein gelöschtes Amazon-S3-Objekt abrufen? im Support-Wissenscenter.

• s3_path – Der Pfad in Amazon S3 der zu löschenden Dateien im Format s3://<bucket>/<prefix>/.

• options – Optionen zum Filtern von zu löschenden Dateien und zur Generierung von Manifestdateien.

  • retentionPeriod – Gibt einen Zeitraum in Stunden für die Beibehaltung von Dateien an. Dateien, die älter als der Aufbewahrungszeitraum sind, werden beibehalten. Standardmäßig auf 168 Stunden (7 Tage) eingestellt.

  • excludeStorageClasses – Dateien mit Speicherklasse im excludeStorageClasses-Set werden nicht gelöscht. Der Standardwert ist Set() – ein leeres Set.

  • manifestFilePath – Ein optionaler Pfad für die Generierung von Manifestdateien. Alle Dateien, die erfolgreich gelöscht wurden, werden in Success.csv aufgezeichnet und diejenigen, für die dies fehlgeschlagen ist, in Failed.csv

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional). Wird im Dateipfad des Manifests verwendet.

transition_table(database, table_name, transition_to, options={}, transformation_ctx="", catalog_id=None)

Wandelt die Speicherklasse der Dateien, die in Amazon S3 für die Datenbank und die Tabelle des angegebenen Katalogs gespeichert sind um.

Sie können zwischen zwei beliebigen Speicherklassen wechseln. Für die Speicherklassen GLACIER und DEEP_ARCHIVE können Sie zu diesen Klassen wechseln. Sie würden jedoch eine S3 RESTORE für den Übergang von den Speicherklassen GLACIER und DEEP_ARCHIVE verwenden.

Wenn Sie AWS Glue-ETL-Aufträge ausführen, die Dateien oder Partitionen aus Amazon S3 lesen, können Sie einige Amazon-S3-Speicherklassentypen ausschließen. Weitere Informationen finden Sie unter Ausschließen von Amazon-S3-Speicherklassen.

• database – Die zu verwendende Datenbank.

• table_name – Der Name der zu verwendenden Tabelle.

• transition_to – Die Amazon-S3-Speicherklassen zum Umwandeln.

• options – Optionen zum Filtern von zu löschenden Dateien und zur Generierung von Manifestdateien.

  • retentionPeriod – Gibt einen Zeitraum in Stunden für die Beibehaltung von Dateien an. Dateien, die älter als der Aufbewahrungszeitraum sind, werden beibehalten. Standardmäßig auf 168 Stunden (7 Tage) eingestellt.

  • partitionPredicate – Partitionen, die diese Bedingung erfüllen, werden umgewandelt. Dateien innerhalb des Aufbewahrungszeitraums in diesen Partitionen werden nicht transitioniert. Festgelegt auf "" – standardmäßig auf leer festgelegt.

  • excludeStorageClasses – Dateien mit Speicherklasse im excludeStorageClasses-Set werden nicht umgewandelt. Der Standardwert ist Set() – ein leeres Set.

  • manifestFilePath – Ein optionaler Pfad für die Generierung von Manifestdateien. Alle Dateien, die erfolgreich transitioniert wurden, werden in Success.csv aufgezeichnet und diejenigen, für die dies fehlgeschlagen ist, in Failed.csv

  • accountId – Die Konto-ID von Amazon Web Services zum Ausführen der Umwandlungstransformation. Obligatorisch für diese Transformation.

  • roleArn – Die AWS-Rolle zum Ausführen der Umwandlungstransformation. Obligatorisch für diese Transformation.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional). Wird im Dateipfad des Manifests verwendet.

• catalog_id – Die Katalog-ID des Data Catalogs, auf den zugegriffen wird (die Konto-ID des Data Catalogs). Standardmäßig auf None eingestellt. None ist standardmäßig die Katalog-ID des aufrufenden Kontos im Service.

transition_s3_path(s3_path, transition_to, options={}, transformation_ctx="")

Rekursive Umwandlung der Speicherklasse der Dateien im angegebenen Amazon-S3-Pfad.

Sie können zwischen zwei beliebigen Speicherklassen wechseln. Für die Speicherklassen GLACIER und DEEP_ARCHIVE können Sie zu diesen Klassen wechseln. Sie würden jedoch eine S3 RESTORE für den Übergang von den Speicherklassen GLACIER und DEEP_ARCHIVE verwenden.

Wenn Sie AWS Glue-ETL-Aufträge ausführen, die Dateien oder Partitionen aus Amazon S3 lesen, können Sie einige Amazon-S3-Speicherklassentypen ausschließen. Weitere Informationen finden Sie unter Ausschließen von Amazon-S3-Speicherklassen.

• s3_path – Der Pfad in Amazon S3 der umzuwandelnden Dateien im Format s3://<bucket>/<prefix>/.

• transition_to – Die Amazon-S3-Speicherklassen zum Umwandeln.

• options – Optionen zum Filtern von zu löschenden Dateien und zur Generierung von Manifestdateien.

  • retentionPeriod – Gibt einen Zeitraum in Stunden für die Beibehaltung von Dateien an. Dateien, die älter als der Aufbewahrungszeitraum sind, werden beibehalten. Standardmäßig auf 168 Stunden (7 Tage) eingestellt.

  • partitionPredicate – Partitionen, die diese Bedingung erfüllen, werden umgewandelt. Dateien innerhalb des Aufbewahrungszeitraums in diesen Partitionen werden nicht transitioniert. Festgelegt auf "" – standardmäßig auf leer festgelegt.

  • excludeStorageClasses – Dateien mit Speicherklasse im excludeStorageClasses-Set werden nicht umgewandelt. Der Standardwert ist Set() – ein leeres Set.

  • manifestFilePath – Ein optionaler Pfad für die Generierung von Manifestdateien. Alle Dateien, die erfolgreich transitioniert wurden, werden in Success.csv aufgezeichnet und diejenigen, für die dies fehlgeschlagen ist, in Failed.csv

  • accountId – Die Konto-ID von Amazon Web Services zum Ausführen der Umwandlungstransformation. Obligatorisch für diese Transformation.

  • roleArn – Die AWS-Rolle zum Ausführen der Umwandlungstransformation. Obligatorisch für diese Transformation.

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional). Wird im Dateipfad des Manifests verwendet.

• extract_jdbc_conf

extract_jdbc_conf(connection_name, catalog_id = None)

Gibt einen dict mit Schlüsseln zurück mit den Konfigurationseigenschaften aus dem AWS Glue-Verbindungsobjekt im Datenkatalog.

• user – Der Datenbankbenutzername.

• password – Das Datenbankpasswort.

• vendor – Gibt einen Anbieter an (mysql, postgresql, oracle, sqlserver, usw.).

• enforceSSL – Eine boolesche Zeichenfolge, die angibt, ob eine sichere Verbindung erforderlich ist.

• customJDBCCert – Verwenden Sie ein bestimmtes Client-Zertifikat aus dem angegebenen Amazon-S3-Pfad.

• skipCustomJDBCCertValidation – Eine boolesche Zeichenfolge, die angibt, ob das customJDBCCert von einer CA validiert werden muss.

• customJDBCCertString – Zusätzliche Informationen zum benutzerdefinierten Zertifikat, spezifisch für den Treibertyp.

• url – (Veraltet) JDBC-URL nur mit Protokoll, Server und Port.

• fullUrl – JDBC-URL wie beim Erstellen der Verbindung eingegeben (Verfügbar in AWS Glue-Version 3.0 oder höher).

• start_transaction

• commit_transaction

• cancel_transaction

start_transaction(read_only)

Starten Sie eine neue Transaktion. Ruft intern die startTransaction-API von Lake Formation auf.

• read_only – (Boolean) Gibt an, ob diese Transaktion schreibgeschützt oder gelesen und geschrieben werden soll. Schreibvorgänge mit einer schreibgeschützten Transaktions-ID werden abgelehnt. Schreibgeschützte Transaktionen müssen nicht festgeschrieben werden.

commit_transaction(transaction_id, wait_for_commit = True)

Versucht, die angegebene Transaktion zu übernehmen. commit_transaction kann zurückkehren, bevor die Transaktion abgeschlossen ist. Ruft intern die CommitTransaction-API von Lake Formation auf.

• transaction_id – (String) Die zu verbindende Transaktion.

• wait_for_commit – (Boolean) Bestimmt, ob die Rückgabe von commit_transaction sofort erfolgt. Der Standardwert ist "True". Wenn false (falsch), befragt commit_transaction und wartet, bis die Transaktion übergeben wurde. Die Dauer der Wartezeit ist mit einem exponentiellen Backoff mit maximal 6 Wiederholungsversuchen auf 1 Minute beschränkt.

cancel_transaction(transaction_id)

Versucht, die angegebene Transaktion abzubrechen. Gibt eine TransactionCommittedException-Ausnahme zurück, wenn die Transaktion zuvor festgeschrieben wurde. Ruft intern die CancelTransaction-API von Lake Formation auf.

• transaction_id – (String) Die abzubrechende Transaktion.

• getSink

• write_dynamic_frame_from_options

• write_from_options

• write_dynamic_frame_from_catalog

• write_data_frame_from_catalog

• write_dynamic_frame_from_jdbc_conf

• write_from_jdbc_conf

getSink(connection_type, format = None, transformation_ctx = "", **options)

Ruft ein DataSink-Objekt ab, das zum Schreiben von DynamicFrames in externen Quellen verwendet werden kann. Prüfen Sie zunächst das SparkSQL-format, um sicherzustellen, dass Sie die erwartete Senke erhalten.

• connection_type – Der Verbindungstyp, z. B. Amazon S3, Amazon Redshift und JDBC. Gültige Werte sind unter anderem s3, mysql, postgresql, redshift, sqlserver, oracle, kinesis und kafka.

• format – Das zu verwendende SparkSQL-Format (optional).

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• options – Eine Sammlung von Name/Wert-Paaren, die zur Angabe der Verbindungsoptionen verwendet werden. Einige der möglichen Werte sind:

  • user und password: Zur Autorisierung

  • url: Der Endpunkt für den Datenspeicher

  • dbtable: Der Name der Zieltabelle

  • bulkSize: Grad der Parallelität für Insert-Operationen

write_dynamic_frame_from_options(frame, connection_type, connection_options={}, format=None, format_options={}, transformation_ctx = "")

Schreibt und gibt einen DynamicFrame mit der angegebenen Verbindung und dem angegebenen Format zurück.

• frame – Der zu schreibende DynamicFrame.

• connection_type – Der Verbindungstyp, z. B. Amazon S3, Amazon Redshift und JDBC. Gültige Werte sind unter anderem s3, mysql, postgresql, redshift, sqlserver, oracle, kinesis und kafka.

• connection_options – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfad und Datenbanktabelle (optional). Für den connection_type s3 ist ein Amazon-S3-Pfad definiert.

  connection_options = {"path": "s3://aws-glue-target/temp"}

  Für JDBC-Verbindungen müssen mehrere Eigenschaften definiert werden. Beachten Sie, dass der Datenbankname Teil der URL sein muss. Er kann optional in die Verbindungsoptionen eingeschlossen werden.

  Warnung

  Das Speichern von Passwörtern in Ihrem Skript wird nicht empfohlen. Erwägen Sie die Verwendung von boto3, um diese aus dem AWS Secrets Manager oder AWS Glue Data Catalog abzurufen.

  connection_options = {"url": "jdbc-url/database", "user": "username", "password": passwordVariable,"dbtable": "table-name", "redshiftTmpDir": "s3-tempdir-path"} 

  Die dbtable-Eigenschaft ist der Name der JDBC-Tabelle. Bei JDBC-Datenspeichern, die von Schemata innerhalb einer Datenbank unterstützen, geben Sie schema.table-name an. Wenn kein Schema angegeben ist, wird der Standardwert "öffentliches" Schema verwendet.

  Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark.

• format – Eine Formatspezifizierung. Diese wird für eine Amazon-S3- oder eine AWS Glue-Verbindung verwendet, die mehrere Formate unterstützt. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• format_options – Formatoptionen für das angegebene Format. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• transformation_ctx – Ein zu verwendender Transformationskontext (optional).

write_from_options(frame_or_dfc, connection_type, connection_options={}, format={}, format_options={}, transformation_ctx = "")

Schreibt und gibt einen DynamicFrame oder eine DynamicFrameCollection zurück, der bzw. die mit den angegebenen Verbindungs- und Formatinformationen erstellt wird.

• frame_or_dfc – Der DynamicFrame oder die DynamicFrameCollection, der bzw. die geschrieben werden soll.

• connection_type – Der Verbindungstyp, z. B. Amazon S3, Amazon Redshift und JDBC. Gültige Werte sind s3, mysql, postgresql, redshift, sqlserver und oracle.

• connection_options – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfad und Datenbanktabelle (optional). Für den connection_type s3 ist ein Amazon-S3-Pfad definiert.

  connection_options = {"path": "s3://aws-glue-target/temp"}

  Für JDBC-Verbindungen müssen mehrere Eigenschaften definiert werden. Beachten Sie, dass der Datenbankname Teil der URL sein muss. Er kann optional in die Verbindungsoptionen eingeschlossen werden.

  Warnung

  Das Speichern von Passwörtern in Ihrem Skript wird nicht empfohlen. Erwägen Sie die Verwendung von boto3, um diese aus dem AWS Secrets Manager oder AWS Glue Data Catalog abzurufen.

  connection_options = {"url": "jdbc-url/database", "user": "username", "password": passwordVariable,"dbtable": "table-name", "redshiftTmpDir": "s3-tempdir-path"} 

  Die dbtable-Eigenschaft ist der Name der JDBC-Tabelle. Bei JDBC-Datenspeichern, die von Schemata innerhalb einer Datenbank unterstützen, geben Sie schema.table-name an. Wenn kein Schema angegeben ist, wird der Standardwert "öffentliches" Schema verwendet.

  Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark.

• format – Eine Formatspezifizierung. Diese wird für eine Amazon-S3- oder eine AWS Glue-Verbindung verwendet, die mehrere Formate unterstützt. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• format_options – Formatoptionen für das angegebene Format. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark.

• transformation_ctx – Ein zu verwendender Transformationskontext (optional).

write_dynamic_frame_from_catalog(frame, database, table_name, redshift_tmp_dir, transformation_ctx = "", additional_options = {}, catalog_id = None)

Schreibt und gibt einen DynamicFrame zurück, der mit einer Data-Catalog-Datenbank und einem Tabellennamen erstellt wird.

• frame – Der zu schreibende DynamicFrame.

• Database – Die Data-Catalog-Datenbank, die die Tabelle enthält.

• table_name – Der Name der Data-Catalog-Tabelle, die dem Ziel zugeordnet ist.

• redshift_tmp_dir – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• additional_options – Eine Sammlung optionaler Name/Wert-Paare.

• catalog_id – Die Katalog-ID (Konto-ID) des Data Catalogs, auf den zugegriffen wird. Bei None wird die Standard-Konto-ID des Aufrufers verwendet.

write_data_frame_from_catalog(frame, database, table_name, redshift_tmp_dir, transformation_ctx = "", additional_options = {}, catalog_id = None)

Schreibt und gibt einen DataFrame zurück, der mit einer Data-Catalog-Datenbank und einem Tabellennamen erstellt wird. Diese Methode unterstützt das Schreiben in Data-Lake-Formate (Hudi, Iceberg und Delta Lake). Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von Data-Lake-Frameworks mit AWS Glue-ETL-Aufträgen.

• frame – Der zu schreibende DataFrame.

• Database – Die Data-Catalog-Datenbank, die die Tabelle enthält.

• table_name – Der Name der Data-Catalog-Tabelle, die dem Ziel zugeordnet ist.

• redshift_tmp_dir – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).

• transformation_ctx – Der zu verwendende Transformationskontext (optional).

• additional_options – Eine Sammlung optionaler Name/Wert-Paare.

  • useSparkDataSink – Wenn dieser Wert auf wahr festgelegt ist, wird AWS Glue gezwungen, die native Spark-Data-Sink-API zu verwenden, um in die Tabelle zu schreiben. Wenn Sie diese Option aktivieren, können Sie je nach Bedarf beliebige Spark-Datenquellenoptionen zu additional_options hinzufügen. AWS Glue übergibt diese Optionen direkt an den Spark-Writer.

• catalog_id – Die Katalog-ID (Konto-ID) des Data Catalog, auf den zugegriffen wird. Wenn Sie keinen Wert angeben, wird die Standard-Konto-ID des Anrufers verwendet.

• Die enableUpdateCatalog-Option wird nicht unterstützt, wenn Sie die useSparkDataSink-Option verwenden.

write_dynamic_frame_from_jdbc_conf(frame, catalog_connection, connection_options={}, redshift_tmp_dir = "", transformation_ctx = "", catalog_id = None)

Schreibt und gibt einen DynamicFrame mit den angegebenen JDBC-Verbindungsinformationen zurück.

• frame – Der zu schreibende DynamicFrame.

• catalog_connection – Eine zu verwendende Katalogverbindung.

• connection_options – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfad und Datenbanktabelle (optional). Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark.

• redshift_tmp_dir – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).

• transformation_ctx – Ein zu verwendender Transformationskontext (optional).

• catalog_id – Die Katalog-ID (Konto-ID) des Data Catalogs, auf den zugegriffen wird. Bei None wird die Standard-Konto-ID des Aufrufers verwendet.

write_from_jdbc_conf(frame_or_dfc, catalog_connection, connection_options={}, redshift_tmp_dir = "", transformation_ctx = "", catalog_id = None)

Schreibt und gibt eine DynamicFrame oder DynamicFrameCollection mit den angegebenen JDBC-Verbindungsinformationen zurück.

• frame_or_dfc – Der DynamicFrame oder die DynamicFrameCollection, der bzw. die geschrieben werden soll.

• catalog_connection – Eine zu verwendende Katalogverbindung.

• connection_options – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfad und Datenbanktabelle (optional). Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark.

• redshift_tmp_dir – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).

• transformation_ctx – Ein zu verwendender Transformationskontext (optional).

• catalog_id – Die Katalog-ID (Konto-ID) des Data Catalogs, auf den zugegriffen wird. Bei None wird die Standard-Konto-ID des Aufrufers verwendet.