Utiliser les bibliothèques Python avec AWS Glue

Vous pouvez installer des modules et bibliothèques Python supplémentaires à utiliser avec AWS Glue ETL. Pour AWS Glue 2.0 et versions ultérieures, AWS Glue utilise le Python Package Installer (pip3) pour installer les modules supplémentaires utilisés par AWS Glue ETL. AWS Glue propose plusieurs options pour intégrer les modules Python supplémentaires à votre environnement de travail AWS Glue. Vous pouvez utiliser le paramètre « — additional-python-modules » pour importer des modules à l'aide de fichiers de roue Python, d'un fichier d'exigences (requirement.txt, AWS Glue 5.0 et versions ultérieures) ou d'une liste de modules Python séparés par des virgules.

Installation de modules Python supplémentaires avec pip dans AWS Glue 2.0 ou version ultérieure

AWS Glue utilise le Python Package Installer (pip3) pour installer des modules supplémentaires qui seront utilisés par AWS Glue ETL. Vous pouvez utiliser le paramètre --additional-python-modules avec une liste de modules Python séparés par des virgules pour ajouter un nouveau module ou modifier la version d'un module existant. Vous pouvez installer des distributions personnalisées d'une bibliothèque en chargeant la distribution sur Amazon S3, puis en incluant le chemin d'accès à l'objet Amazon S3 dans votre liste de modules.

Vous pouvez transmettre des options supplémentaires à pip3 à l'aide du paramètre --python-modules-installer-option. Par exemple, vous pouvez transmettre "--upgrade" pour mettre à niveau les packages spécifiés par "--additional-python-modules". Pour plus d'exemples, voir Création de modules Python à partir d'une roue pour les charges de travail Spark ETL à l'aide de AWS Glue 2.0.

--additional-python-modules s3://amzn-s3-demo-bucket/path/to/package-1.0.0-py3-none-any.whl,s3://your-bucket/path/to/another-package-2.1.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl

awswrangler==3.9.1
elasticsearch==8.15.1
PyAthena==3.9.0
PyMySQL==1.1.1
PyYAML==6.0.2
pyodbc==5.2.0
pyorc==0.9.0
redshift-connector==2.1.3
scipy==1.14.1
scikit-learn==1.5.2
SQLAlchemy==2.0.36

Y compris des fichiers Python dotés de fonctionnalités PySpark natives

AWS Glue est utilisé PySpark pour inclure des fichiers Python dans les tâches AWS Glue ETL. Vous aurez envie d'utiliser --additional-python-modules pour gérer vos dépendances lorsqu'elles sont disponibles. Vous pouvez utiliser le paramètre de tâche --extra-py-files pour inclure des fichiers Python. Les dépendances doivent être hébergées dans Amazon S3, et la valeur de l'argument doit être une liste de chemins non-espacés Amazon S3 délimités par des virgules. Cette fonctionnalité se comporte comme la gestion des dépendances Python que vous utiliseriez avec Spark. Pour plus d'informations sur la gestion des dépendances Python dans Spark, consultez la page Utilisation des fonctionnalités PySpark natives dans la documentation d'Apache Spark. --extra-py-filesest utile dans les cas où votre code supplémentaire n'est pas empaqueté ou lorsque vous migrez un programme Spark avec une chaîne d'outils existante pour gérer les dépendances. Pour que vos outils de dépendance soient gérables, vous devez regrouper vos dépendances avant de les soumettre.

Scripts de programmation utilisant des transformations visuelles

Lorsque vous créez une tâche AWS Glue à l'aide de l'interface visuelle de AWS Glue Studio, vous pouvez transformer vos données à l'aide de nœuds de transformation de données gérés et de transformations visuelles personnalisées. Pour plus d’informations sur les nœuds de transformation de données gérés, consultez Transformation de données avec des transformations gérées par AWS Glue. Pour plus d’informations sur les transformations visuelles personnalisées, consultez Transformation des données avec des transformations visuelles personnalisées . Les scripts utilisant des transformations visuelles ne peuvent être générés que lorsque le langage de votre tâche est configuré pour utiliser Python.

Lors de la génération d'une tâche AWS Glue à l'aide de transformations visuelles, AWS Glue Studio inclut ces transformations dans l'environnement d'exécution en utilisant le --extra-py-files paramètre de configuration de la tâche. Pour de plus amples informations sur la définition des paramètres de la tâche, consultez Utilisation des paramètres des tâches dans les tâches AWS Glue. Lorsque vous apportez des modifications à un script généré ou à un environnement d’exécution, vous devez conserver cette configuration de tâche pour que votre script s’exécute correctement.

Compression de bibliothèques pour intégration

Sauf si elle est comprise dans un seul fichier .py, une bibliothèque doit être packagée dans une archive .zip. Le répertoire du package doit être à la racine de l'archive et contenir un fichier __init__.py pour le package. Python sera alors en mesure d'importer le package normalement.

Si votre bibliothèque se compose d'un seul module Python dans un fichier .py, vous n'avez pas besoin de la mettre dans un fichier .zip.

Chargement de bibliothèques Python dans les blocs-notes AWS Glue Studio

Pour spécifier les bibliothèques Python dans les blocs-notes AWS Glue Studio, consultez la section Installation de modules Python supplémentaires.

Chargement de bibliothèques Python dans un endpoint de développement dans AWS Glue 0.9/1.0

Si vous utilisez différents ensembles de bibliothèques pour différents scripts ETL, vous pouvez configurer un point de terminaison de développement distinct pour chaque ensemble, ou écraser le(s) fichier(s) .zip de bibliothèque que votre point de terminaison de développement charge à chaque fois que vous basculez d'un script à un autre.

Vous pouvez utiliser la console pour spécifier un ou plusieurs fichiers .zip de bibliothèque pour un point de terminaison de développement lorsque vous créez celui-ci. Après avoir attribué un nom et un rôle IAM, sélectionnez Script Libraries and job parameters (optional) (Bibliothèques de scripts et paramètres de tâches [facultatif]) et saisissez le chemin d'accès Amazon S3 complet à votre fichier .zip de bibliothèque dans la zone Python library path (Chemin de bibliothèque Python). Par exemple :

s3://bucket/prefix/site-packages.zip

Si vous le souhaitez, vous pouvez spécifier plusieurs chemins complets pour les fichiers, en les séparant par des virgules, mais sans espace, comme l'exemple suivant :

s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip

Si vous mettez à jour ces fichiers .zip ultérieurement, vous pouvez utiliser la console pour les importer de nouveau dans votre point de terminaison de développement. Naviguez vers le point de terminaison de développement concerné, cochez la case située en regard, puis choisissez Update ETL libraries (Mettre à jour des bibliothèques ETL) dans le menu Action.

De la même manière, vous pouvez spécifier des fichiers de bibliothèque à l'aide de la AWS Glue APIs. Lorsque vous créez un point de terminaison de développement en appelant CreateDevEndpoint action (Python : create_dev_endpoint), vous pouvez spécifier un ou plusieurs chemins complets de bibliothèques dans le paramètre ExtraPythonLibsS3Path, dans un appel ressemblant à ceci :

dep = glue.create_dev_endpoint(
             EndpointName="testDevEndpoint",
             RoleArn="arn:aws:iam::123456789012",
             SecurityGroupIds="sg-7f5ad1ff",
             SubnetId="subnet-c12fdba4",
             PublicKey="ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQCtp04H/y...",
             NumberOfNodes=3,
             ExtraPythonLibsS3Path="s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip")

Lorsque vous mettez à jour un point de terminaison de développement, vous pouvez également mettre à jour les bibliothèques chargées par ce point de terminaison en utilisant un objet DevEndpointCustomLibraries et en définissant le paramètre UpdateEtlLibraries sur True lors de l'appel de UpdateDevEndpoint (update_dev_endpoint).

Utilisation de bibliothèques Python dans une tâche ou JobRun

Lorsque vous créez un objet Job sur la console, vous pouvez spécifier un ou plusieurs fichiers .zip de bibliothèque en sélectionnant Script Libraries and job parameters (optional) (Bibliothèques de scripts et paramètres de tâches [facultatif]) et en entrant le ou les chemins d'accès Amazon S3 complets aux bibliothèques, comme vous le feriez lors de la création d'un point de terminaison de développement :

s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip

Si vous appelez CreateJob (créer_job), vous pouvez spécifier un ou plusieurs chemins d'accès complets aux bibliothèques par défaut en utilisant les paramètres par défaut --extra-py-files, comme suit :

job = glue.create_job(Name='sampleJob',
                      Role='Glue_DefaultRole',
                      Command={'Name': 'glueetl',
                               'ScriptLocation': 's3://my_script_bucket/scripts/my_etl_script.py'},
                      DefaultArguments={'--extra-py-files': 's3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip'})

Ensuite, lorsque vous démarrez une JobRun, vous pouvez remplacer le paramètre de bibliothèque par défaut par un autre :

runId = glue.start_job_run(JobName='sampleJob',
                           Arguments={'--extra-py-files': 's3://bucket/prefix/lib_B.zip'})

Analyse proactive des dépendances Python

Pour identifier de manière proactive les problèmes de dépendance potentiels avant le déploiement sur AWS Glue, vous pouvez utiliser l'outil d'analyse des dépendances pour valider vos packages Python par rapport à votre environnement AWS Glue cible.

AWS fournit un outil d'analyse de dépendance Python open source spécialement conçu pour les environnements AWS Glue. Cet outil est disponible dans le référentiel d'échantillons AWS Glue et peut être utilisé localement pour valider vos dépendances avant le déploiement.

Cette analyse permet de garantir que vos dépendances respectent la pratique recommandée qui consiste à épingler toutes les versions de bibliothèque pour des déploiements de production cohérents. Pour plus de détails, veuillez consulter le fichier README de l’outil.

# Analyze a single Glue job
python glue_dependency_analyzer.py -j my-glue-job

# Analyze multiple jobs with specific AWS configuration
python glue_dependency_analyzer.py -j job1 -j job2 --aws-profile production --aws-region us-west-2

I have an AWS Glue job named <Job-Name> that has failed due to Python module installation conflicts. Please assist in diagnosing and resolving this issue using the following systematic approach. Proceed once sufficient information is available.

Objective: Implement a fix that addresses the root cause module while minimizing disruption to the existing working environment.

Step 1: Root Cause Analysis
• Retrieve the most recent failed job run ID for the specified Glue job
• Extract error logs from CloudWatch Logs using the job run ID as a log stream prefix
• Analyze the logs to identify:
  • The recently added or modified Python module that triggered the dependency conflict
  • The specific dependency chain causing the installation failure
  • Version compatibility conflicts between required and existing modules

Step 2: Baseline Configuration Identification
• Locate the last successful job run ID prior to the dependency failure
• Document the Python module versions that were functioning correctly in that baseline run
• Establish the compatible version constraints for conflicting dependencies

Step 3: Targeted Resolution Implementation
• Apply pinning by updating the job's additional_python_modules parameter
• Pin only the root cause module and its directly conflicting dependencies to compatible versions, and do not remove python modules unless necessary
• Preserve flexibility for non-conflicting modules by avoiding unnecessary version constraints
• Deploy the configuration changes with minimal changes to the existing configuration and execute a validation test run. Do not change the Glue versions.

Implementation Example:
Scenario: Recently added pandas==2.0.0 to additional_python_modules
Error: numpy version conflict (pandas 2.0.0 requires numpy>=1.21, but existing job code requires numpy<1.20)
Resolution: Update additional_python_modules to "pandas==1.5.3,numpy==1.19.5"
Rationale: Use pandas 1.5.3 (compatible with numpy 1.19.5) and pin numpy to last known working version

Expected Outcome: Restore job functionality with minimal configuration changes while maintaining system stability.

Modules Python déjà fournis dans AWS Glue

Pour modifier la version de ces modules fournis, fournissez de nouvelles versions avec le paramètre de tâche --additional-python-modules.