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# 추가 리소스
<a name="additional-resources"></a>

## 참조
<a name="references"></a>
+ [AWS Glue 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)
+ [AWS Glue DataBrew 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/what-is.html)
+ [AWS Glue API](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api.html)
+ [AWS Glue 스트리밍 ETL](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job-streaming.html)
+ [AWS Glue Studio](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/author-job-glue.html)
+ [의 Python 셸 작업 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job-python.html)
+ [Apache Spark 작업](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming.html)
+ [AWS Glue PySpark 변환 참조](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-python-transforms.html)
+ [의 데이터 카탈로그 및 크롤러 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/catalog-and-crawler.html)
+ [AWS Glue 스키마 레지스트리](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/schema-registry-gs.html)
+ [에서 로깅 및 모니터링 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/logging-and-monitoring.html)
+ [AWS Glue 버전](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/release-notes.html)

## 블로그 게시물
<a name="blog-posts"></a>
+ [Docker 컨테이너를 사용하여 로컬에서 AWS Glue 작업 개발 및 테스트](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/develop-and-test-aws-glue-version-3-0-jobs-locally-using-a-docker-container/)
+ [에서 메모리 관리 최적화 AWS Glue](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/optimize-memory-management-in-aws-glue/)
+ [를 사용하여 Apache Spark 작업을 확장하고 데이터를 분할하는 모범 사례 AWS Glue](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/best-practices-to-scale-apache-spark-jobs-and-partition-data-with-aws-glue/)
+ [를 사용하지 않고 로컬에서 AWS Glue ETL 파이프라인 구축 AWS 계정](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/building-an-aws-glue-etl-pipeline-locally-without-an-aws-account/)
+ [에서 분할된 데이터 작업 AWS Glue](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/work-with-partitioned-data-in-aws-glue/)

## 예제
<a name="examples"></a>
+ [AWS Glue DataBrew 샘플 프로젝트](https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/getting-started.html)
+ [AWS Glue 대화형 세션 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/interactive-sessions.html)
+ [AWS Glue ETL 코드 샘플 리포지토리](https://github.com/aws-samples/aws-glue-samples)

## 패턴
<a name="patterns"></a>
+ [AWS Glue를 사용하여 Amazon S3에서 Amazon Redshift로 데이터를 점진적으로 로드하는 ETL 서비스 파이프라인을 구축합니다.](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/build-an-etl-service-pipeline-to-load-data-incrementally-from-amazon-s3-to-amazon-redshift-using-aws-glue.html)
+ [코드형 인프라를 AWS 클라우드 사용하여에 서버리스 데이터 레이크 배포 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-and-manage-a-serverless-data-lake-on-the-aws-cloud-by-using-infrastructure-as-code.html)
+ [데이터를 Apache Parquet으로 변환하기 위한 세 가지 AWS Glue ETL 작업 유형](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/three-aws-glue-etl-job-types-for-converting-data-to-apache-parquet.html)