AWS Glue 教程
AWS Glue 是一种完全托管的 ETL 服务，可简化分析的数据准备工作。它允许用户发现、转换和加载来自各种来源的数据到数据湖、数据库或数据仓库中，从而轻松分析大型数据集。 AWS Glue 可自动执行大部分数据集成过程。
AWS Glue 的关键组件包括用于发现数据的 爬虫、用于存储元数据的 数据目录、用于转换数据的 ETL 作业 和用于自动化和编排任务的 工作流。它支持多种文件格式，例如 JSON、CSV、Parquet、Avro 和 ORC。这些格式通常用于结构化和半结构化数据。
谁应该学习 AWS Glue?
本 AWS Glue 教程可以使不同的受众受益，包括 −
- 数据工程师 − 想要在无服务器环境中构建和管理 ETL 管道的专业人员会发现 AWS Glue 是一个理想的平台。
- 数据科学家 − 那些需要在将大型数据集输入 ML 模型 或分析工具之前准备和转换大型数据集的人。
- ETL 开发人员 −希望构建高效、可扩展且经济高效的 ETL 工作流而无需管理基础设施的开发人员。
- 云工程师 − 从事数据迁移或云集成项目的工程师将使用 AWS Glue 进行数据转换和迁移任务。
- 大数据分析师 − 分析存储在 Amazon S3 中的大型数据集的工程师将受益于 AWS Glue 准备数据进行分析的能力。
学习 AWS Glue 的先决条件
要使用和理解 AWS Glue，读者应该具备 −
- SQL 基础知识 − 了解 SQL 语法 和基本查询原则对于使用 AWS Glue 查询和转换数据至关重要。
- 对 AWS 服务有基本了解 − 对核心 AWS 服务(如 Amazon S3、IAM(身份和访问管理)和 EC2)有基本了解。
- AWS 账户设置 − 一个活跃的 AWS 账户，具有对 S3、IAM 和 Glue 的必要访问权限，以便进行实践练习。
- 熟悉数据仓库概念 − 了解数据湖、ETL(提取、转换、加载)流程和数据仓库。这将有助于掌握 AWS Glue 的功能。
- Python 基础知识 − 由于 AWS Glue 支持用 Python 编写的自定义 ETL 脚本，因此 Python 基础知识非常有用。
- 了解数据格式 − 熟悉 CSV、JSON、Parquet 和 Avro 等数据格式将有助于理解 AWS Glue 的功能。
AWS Glue 常见问题解答
关于 AWS Glue 有一些非常常见问题 (FAQ)，本节将简要回答这些问题。
1.什么是 AWS Glue?
AWS Glue 是一种完全托管的 ETL(提取、转换、加载)服务，可简化分析的数据准备工作。它允许用户发现、转换和加载来自各种来源的数据到数据湖、数据库或数据仓库中，从而轻松分析大型数据集。Glue 可自动执行大部分数据集成过程。
2. AWS Glue 的关键组件是什么?
AWS Glue 的关键组件是 −
- 爬虫用于发现数据，
- 数据目录用于存储元数据，
- ETL 作业用于转换数据，
- 工作流用于自动化和编排任务。
这些组件协同工作以自动化数据集成过程并简化用户的 ETL 管道，而无需大量编码。
3. AWS Glue 支持哪些文件格式?
AWS Glue 支持多种文件格式，例如 JSON、CSV、Parquet、Avro 和 ORC。这些格式通常用于结构化和半结构化数据。
除此之外，AWS Glue 可以处理压缩和未压缩的数据文件，为数据存储和处理提供了灵活性。
4. 我可以将 AWS Glue 与 Amazon S3 集成吗?
是的，您可以将 AWS Glue 与 Amazon S3 集成。它与 S3 无缝协作。您可以使用 Glue 发现、提取、转换和加载存储在 S3 中的数据。
AWS Glue 爬虫程序扫描 S3 存储桶以推断数据模式并在 Glue 数据目录中创建表。S3 通常用于在 Glue 工作流中存储原始数据和转换后的数据。
5.什么是 AWS Glue 数据目录?
AWS Glue 数据目录是一个中央存储库，用于存储所有数据集的元数据。它包括表定义、架构和 Amazon S3 中数据的位置等信息。
借助数据目录，您可以轻松发现数据并运行 ETL 作业，因为它提供了转换所需的元数据。
6. 我可以使用 AWS Glue 处理数据转换吗?
是的，AWS Glue 允许您使用 PySpark 执行复杂的数据转换。您可以使用内置转换或自定义脚本清理、规范化和聚合数据。
AWS Glue 支持连接多个数据集、筛选记录以及应用业务逻辑来准备数据以进行分析或报告。
7. 什么是 AWS Glue ETL 作业?
AWS Glue ETL 作业是将数据从一种格式转换为另一种格式的任务。它们使您能够编写、调试和运行 Python 或 PySpark 脚本，以清理和准备数据以进行分析、机器学习或以不同格式存储。
8. AWS Glue 爬虫如何工作?
AWS Glue 爬虫会自动扫描您的数据源，提取元数据(例如，表结构)，并将其存储在 Glue 数据目录中。这样，您就可以使用 SQL 轻松查询数据或转换数据，而无需手动定义架构。
9. 我可以将 AWS Glue 与 AWS Athena 集成吗?
是的，您可以轻松地将 AWS Glue 与 AWS Athena 集成。AWS Glue 会编目并组织存储在 Amazon S3 中的数据。有了这些编目数据，您可以直接从 Amazon Athena 运行 SQL 查询。这种集成的优点是它消除了手动加载数据的需要，并使查询快速高效。
10.什么是 AWS Glue 触发器?
AWS Glue 触发器允许您根据一组条件(如预定时间或已完成事件等)自动启动作业。触发器可实现数据处理工作流的高效自动化，无需任何人工干预。
11. 我可以调试失败的 AWS Glue 作业吗?如果可以，该怎么做?
是的，您可以调试失败的 AWS Glue 作业。您可以通过查看提供详细错误消息的 CloudWatch 日志来做到这一点。
AWS Glue 还支持使用 AWS Glue Studio 进行分步作业调试，并允许用户在进行必要的更正后返回失败的作业。
12. 如何优化 AWS Glue 作业?
您可以通过拆分大型数据集、调整 Spark 参数、避免不必要的数据混洗和减少内存使用来优化 AWS Glue 作业。您还可以使用 Amazon CloudWatch 指标和日志监控作业性能，以识别任何阻塞和低效率。
13. 什么是 AWS Glue Studio?
AWS Glue Studio 是一个可视化界面，可简化创建、运行和监控 AWS Glue ETL 作业的过程。
借助 Glue Studio，用户无需编写任何代码即可构建 ETL 工作流。AWS Glue Studio 的这一功能使开发人员和非开发人员都可以使用它。
14. AWS Glue 可以处理流数据吗?
是的，AWS Glue 可以通过 Glue Streaming ETL 处理流数据。此功能允许用户处理来自 Amazon Kinesis 或 Kafka 等服务的实时数据流，并在将数据保存到目标目的地之前连续转换数据。
15. AWS Glue 的一些常见用例是什么?
AWS Glue 的一些常见用例包括分析数据准备、ETL(提取、转换、加载)操作和构建数据湖。它被广泛用于自动化清理、转换和编目来自各种来源(例如 Amazon S3、RDS 和 Redshift)的数据的过程。
AWS Glue 可帮助组织在数据库之间迁移数据、为机器学习准备数据集以及处理来自 Amazon Kinesis 等服务的实时流数据。
