DynamicFrameWriter 類別

• __init__

• from_options

• from_catalog

• from_jdbc_conf

__init__(glue_context)

• glue_context – 所要使用的 GlueContext 類別。

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

使用指定的連線和格式來撰寫 DynamicFrame。

• frame – 所要撰寫的 DynamicFrame。

• connection_type – 連線類型。有效值包括 s3、mysql、postgresql、redshift、sqlserver 及 oracle。

• connection_options – 連線選項，例如路徑和資料庫資料表 (選用)。如果是 connection_type 的 s3，會定義 Amazon S3 路徑。

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

  如果是 JDBC 連線，必須定義幾項屬性。請注意，資料庫名稱必須是 URL 的一部分。它可以選擇性包含在連線選項中。

  警告

  不建議在指令碼中存放密碼。考慮使用 從 AWS Secrets Manager 或 Glue Data Catalog AWS boto3擷取它們。

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

  dbtable 屬性為 JDBC 資料表的名稱。若是支援資料庫內結構描述的 JDBC 資料存放區，請指定 schema.table-name。如果未提供結構描述，則會使用預設的 "public" 結構描述。

  如需詳細資訊，請參閱AWS Glue for Spark 中 ETL 的連線類型和選項。

• format – 格式化規格 (選用)。這用於 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 或支援多種格式的 AWS Glue 連線。請參閱 AWS Glue for Spark 中的輸入與輸出的資料格式選項 以了解受支援的格式。

• format_options – 指定格式的格式選項。請參閱 AWS Glue for Spark 中的輸入與輸出的資料格式選項 以了解受支援的格式。

• transformation_ctx – 所要使用的轉換細節 (選用)。

from_catalog(frame, name_space, table_name, redshift_tmp_dir="", transformation_ctx="")

使用指定的目錄資料庫和資料表名稱，來撰寫 DynamicFrame。

• frame – 所要撰寫的 DynamicFrame。

• name_space – 所要使用的資料庫。

• table_name – 所要使用的 table_name。

• redshift_tmp_dir – 所要使用的 Amazon Redshift 暫時目錄 (選用)。

• transformation_ctx – 所要使用的轉換細節 (選用)。

• additional_options – 提供給 AWS Glue 的額外選項。

  若要寫入受 Lake Formation 管控的資料表，您可以使用下列其他選項：

  • transactionId – (字串) 要寫入受管控資料表的交易 ID。此交易不能已遞交或中止，否則寫入將失敗。

  • callDeleteObjectsOnCancel – (布林值，選用) 如果設定為 true (預設值)，則 AWS Glue 會在物件寫入至 Amazon S3 之後自動呼叫 DeleteObjectsOnCancel API。如需詳細資訊，請參閱《AWS Lake Formation 開發人員指南》中的 DeleteObjectsOnCancel。

  範例：寫入 Lake Formation 中的受管控資料表

  txId = glueContext.start_transaction(read_only=False)
  glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(
      frame=dyf,
      database = db, 
      table_name = tbl, 
      transformation_ctx = "datasource0", 
      additional_options={"transactionId":txId})
  ...
  glueContext.commit_transaction(txId)

from_jdbc_conf(frame, catalog_connection, connection_options={}, redshift_tmp_dir = "", transformation_ctx="")

使用指定的 JDBC 連線資訊來撰寫 DynamicFrame。

• frame – 所要撰寫的 DynamicFrame。

• catalog_connection – 所要使用的目錄連線。

• connection_options – 連線選項，例如路徑和資料庫資料表 (選用)。

• redshift_tmp_dir – 所要使用的 Amazon Redshift 暫時目錄 (選用)。

• transformation_ctx – 所要使用的轉換細節 (選用)。