AWS Glue 示例项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-glue-samples 项目介绍
AWS Glue 是一个无服务器的数据集成服务，使得从多个数据源发现、准备、移动和集成数据变得更加容易，用于分析、机器学习（ML）和应用程序开发。这个 GitHub 仓库包含了展示 AWS Glue 服务各个方面的示例代码和各种 AWS Glue 实用工具。
项目快速启动
安装和配置
首先，确保你已经安装了 AWS CLI 并配置了你的 AWS 凭证。
aws configure
克隆仓库
克隆 AWS Glue 示例仓库到你的本地机器。
git clone https://github.com/aws-samples/aws-glue-samples.git
cd aws-glue-samples
运行示例代码
选择一个示例代码文件，例如 examples/join_and_relationalize.py，并使用 AWS Glue 运行它。
aws glue start-job-run --job-name my-glue-job --arguments='--scriptLocation=s3://my-bucket/examples/join_and_relationalize.py'
应用案例和最佳实践
垂直分区在 Amazon DynamoDB 中的应用
使用 AWS Glue 对 JSON 文档进行垂直分区，当从 Amazon S3 迁移文档数据到 Amazon DynamoDB 时。
从 Google BigQuery 迁移数据到 Amazon S3
使用 AWS Glue 构建优化的 ETL 过程，将大型复杂数据集从 Google BigQuery 存储迁移到 Amazon S3 中，格式为 Parquet。
从 Google BigQuery 迁移到 Amazon Redshift
使用 AWS Glue 和自定义自动加载器框架，从 Google BigQuery 迁移到 Amazon Redshift。
典型生态项目
AWS Glue 与 MongoDB Atlas
使用 AWS Glue 将数据处理到 MongoDB Atlas。
AWS Glue 支持的开源表格式
AWS Glue 为 Apache Spark 提供了对 Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg 的原生支持。
使用 Apache Iceberg 和 AWS Glue 实现 CDC 基础的 UPSERT
设置从关系数据库到基于 Iceberg 的数据湖的变更数据捕获（CDC），使用 Glue 作业。
使用 AWS Glue 和 Delta 实现数据湖中的缓慢变化维度
展示如何识别半结构化数据中的变更数据。
以上内容涵盖了 AWS Glue 示例项目的基本介绍、快速启动指南、应用案例和最佳实践以及典型生态项目。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 AWS Glue。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
