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# 다음 단계
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## AWS Glue 변환 이해
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보다 효율적인 데이터 처리를 위해 에는 기본 제공 [변환 함수](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-python-transforms.html)가 AWS Glue 포함되어 있습니다. 함수는 변환에서 변환으로 전달되며, 이 데이터 구조는 [Apache Spark](https://spark.apache.org/) SQL 데이터프레임의 확장인 DynamicFrame이라는 데이터 구조로 전달됩니다. DynamicFrame은 각 레코드가 자기 설명적이기 때문에 처음에는 스키마가 필요하지 않다는 점을 제외하면 DataFrame과 유사합니다.

여러 AWS Glue PySpark 내장 함수에 익숙해지려면 블로그 게시물 없이 [로컬에서 AWS Glue ETL 파이프라인 구축을 참조하세요 AWS 계정](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/building-an-aws-glue-etl-pipeline-locally-without-an-aws-account/).

## 첫 ETL 작업 작성
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이전에 ETL 작업을 작성하지 않은 경우 세 [가지 AWS Glue ETL 작업 유형을 사용하여 데이터를 Apache Parquet 패턴으로 변환하여](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/three-aws-glue-etl-job-types-for-converting-data-to-apache-parquet.html) 시작할 수 있습니다.

ETL 작업을 작성한 경험이 있다면 [AWS Glue GitHub 예제](https://github.com/aws-samples/aws-glue-samples/tree/master/examples)를 사용하여 더 깊이 탐색할 수 있습니다.

## 가격 책정
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요금 정보는 [AWS Glue 요금](https://aws.amazon.com/glue/pricing/)을 참조하세요. 를 사용하여 다른 AWS Glue 구성 요소 사용에 대한 월별 비용을 추정[AWS Pricing Calculator](https://calculator.aws/#/createCalculator)할 수도 있습니다.