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在 AWS Glue 中將 ETL 程序轉換為 AWS Schema Conversion Tool

在下列各節中，您可以找到在 Python 中呼叫 AWS Glue API 操作的轉換說明。如需詳細資訊，請參閱《 開發人員指南》中的在 Python 中程式設計 AWS Glue ETL 指令碼。 AWS Glue

步驟 1：建立資料庫

第一步是使用 AWS SDK API 在 AWS Glue Data Catalog 中建立新的資料庫。當您在資料目錄中定義資料表時，就會將資料表加入資料庫。資料庫用於組織 中的資料表 AWS Glue。

下列範例示範 Python API 的 create_database方法 AWS Glue。

response = client.create_database(
    DatabaseInput={
        'Name': 'database_name’,
        'Description': 'description',
        'LocationUri': 'string',
        'Parameters': {         
            'parameter-name': 'parameter value'
        }
    }
)

如果您使用的是 Amazon Redshift，資料庫名稱的形成方式如下。

{redshift_cluster_name}_{redshift_database_name}_{redshift_schema_name}

此範例的 Amazon Redshift 叢集完整名稱如下所示。

rsdbb03.apq1mpqso.us-west-2.redshift.amazonaws.com

以下顯示正確格式的資料庫名稱範例。在這種情況下，rsdbb03 是名稱，這是叢集端點完整名稱的第一部分。資料庫名為 dev 且結構描述為 ora_glue。

rsdbb03_dev_ora_glue

步驟 2：建立連線

使用 AWS SDK API 在 Data Catalog 中建立新的連線。

下列範例示範使用 Python API 的 create_connection方法 AWS Glue。

response = client.create_connection(
    ConnectionInput={
        'Name': 'Redshift_abcde03.aabbcc112233.us-west-2.redshift.amazonaws.com_dev',
        'Description': 'Created from SCT',
        'ConnectionType': 'JDBC',
        'ConnectionProperties': {
            'JDBC_CONNECTION_URL': 'jdbc:redshift://aabbcc03.aabbcc112233.us-west-2.redshift.amazonaws.com:5439/dev',
            'USERNAME': 'user_name',
            'PASSWORD': 'password'
        },
        'PhysicalConnectionRequirements': {
            'AvailabilityZone': 'us-west-2c',
            'SubnetId': 'subnet-a1b23c45',
            'SecurityGroupIdList': [
                'sg-000a2b3c', 'sg-1a230b4c', 'sg-aba12c3d', 'sg-1abb2345'
            ]
        }
    }
)

create_connection 中使用的參數如下：

步驟 3：建立 AWS Glue 爬蟲程式

接下來，您可以建立 AWS Glue 爬蟲程式來填入 AWS Glue 目錄。如需詳細資訊，請參閱《 開發人員指南》中的使用爬蟲程式編製資料表目錄。 AWS Glue

新增爬蟲程式的第一個步驟是使用 AWS SDK API 在 Data Catalog 中建立新的資料庫。開始之前，請務必先使用 delete_crawler操作刪除其任何先前版本。

建立爬蟲程式時，請納入幾個考量：

以下範例會刪除現有的爬蟲程式，然後使用 AWS Glue適用的 Python API 建立新的爬蟲程式。

response = client.delete_crawler(
    Name='crawler_name'
)

response = client.create_crawler(
    Name='crawler_name',
    Role= ‘IAM_role’,
    DatabaseName='database_name’,
    Description='string',
    Targets={
        'S3Targets': [
            {
                'Path': 'string',
                'Exclusions': [
                    'string',
                ]
            },
        ],
        'JdbcTargets': [
            {
                'ConnectionName': ‘ConnectionName’,
                'Path': ‘Include_path’,
                'Exclusions': [
                    'string',
                ]
            },
        ]
    },
    Schedule='string',
    Classifiers=[
        'string',
    ],
    TablePrefix='string',
    SchemaChangePolicy={
        'UpdateBehavior': 'LOG'|'UPDATE_IN_DATABASE',
        'DeleteBehavior': 'LOG'|'DELETE_FROM_DATABASE'|'DEPRECATE_IN_DATABASE'
    },
    Configuration='string'
)

建立連接到一或多個資料存放區的爬蟲程式並加以執行，判斷資料結構，然後將資料表寫入資料目錄。您可以依排程執行您的爬蟲程式，如下所示。

response = client.start_crawler(
    Name='string'
)

此範例使用 Amazon Redshift 做為目標。Amazon Redshift 資料類型會在爬蟲程式執行後，以下列方式對應至 AWS Glue 資料類型。