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# 開始使用自訂視覺化轉換
<a name="custom-visual-transform-getting-started"></a>

 若要建立自訂視覺化轉換，請執行以下步驟。
+  步驟 1. 建立 JSON 組態檔案 
+  步驟 2. 實作轉換邏輯 
+  步驟 3。驗證自訂視覺化轉換 
+  步驟 4. 視需要更新自訂視覺化轉換 
+  步驟 5. 在 AWS Glue Studio 中使用自訂視覺化轉換 

 透過設定 Amazon S3 儲存貯體開始使用，然後繼續**步驟 1. 建立 JSON 組態檔案。**

## 先決條件
<a name="custom-visual-transform-prerequisites"></a>

 客戶提供的轉換位於客戶 AWS 帳戶中。該帳戶擁有轉換，因此擁有檢視 (搜尋和使用)、編輯或刪除轉換的所有許可。

 若要在 中使用自訂轉換AWS Glue Studio，您需要建立兩個檔案並將其上傳至該 AWS 帳戶中的 Amazon S3 資產儲存貯體：
+  **Python 檔案** - 包含轉換函數 
+  **JSON 檔案** – 描述轉換。這也稱為定義轉換所需的組態檔案。

 為了將檔案配對在一起，請對兩者使用相同名稱。例如：
+  myTransform.json 
+  myTransform.py 

 或者，您可以透過提供包含圖示的 **SVG 檔案**，為自訂視覺化轉換指定自訂圖示。為了將檔案配對在一起，請對圖示使用相同名稱：
+  myTransform.svg 

 AWS Glue Studio 將使用各自的檔案名稱自動比對它們。任何現有模組的檔案名稱皆不能相同。

## 轉換檔案名稱的建議慣例
<a name="custom-visual-transform-recommended-transform-file-name"></a>

 AWS Glue Studio 會將檔案作為模組 (例如 `import myTransform`) 匯入任務指令碼中。因此，您的檔案名必須遵循為 Python 變數名稱 (識別符) 設定的相同命名規則。具體來說，名稱必須以字母或底線開頭，且完全由字母、數字和/或底線組成。

**注意**  
 確保轉換檔案名稱不會與現有的載入 Python 模組 (例如 `sys, array, copy` 等) 衝突，避免出現未預期的執行時間問題。

## 設定 Amazon S3 儲存貯體
<a name="custom-visual-transform-setting-up-s3"></a>

 您建立的轉換會儲存在 Amazon S3 中，並由 AWS 您的帳戶擁有。只要將檔案 (json 和 py) 上傳到目前存放所有任務指令碼的 Amazon S3 資產資料夾 (例如 `s3://aws-glue-assets-<accountid>-<region>/transforms`)，即可建立新的自訂視覺化轉換。如果使用自訂圖示，也可以將其上傳。按預設，AWS Glue Studio 將從相同 S3 儲存貯體的 /transforms 資料夾中讀取所有 .json 檔案。