由 使用的特殊参数Amazon连接词 - Amazon连接词
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由 使用的特殊参数Amazon连接词

AmazonGlue 可识别多个参数名称，这些参数名称可用于设置作业和作业运行的脚本环境：

  • --job-language— 脚本编程语言。此值必须为 scala 或 python。如果此参数不存在，默认值为 python。

  • --class— 用作 Scala 脚本之入口点的 Scala 类。仅在 --job-language 设置为 scala 时适用。

  • --scriptLocation— ETL 脚本所在的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 位置（采用格式为s3://path/to/my/script.py)。此参数会覆盖 JobCommand 对象中设置的脚本位置。

  • --extra-py-files— Amazon S3 路径到其他 Python 模块Amazon在执行脚本之前，Glue 会添加到 Python 路径中。多个值必须是以逗号 (,) 分隔的完整路径。仅支持单个文件而不是目录路径。目前，仅纯 Python 模块正常工作。不支持使用 C 或其他语言编写的扩展模块。

  • --extra-jars— Amazon S3 路径.jar文件Amazon在执行脚本之前，Glue 会添加到 Java 类路径中。多个值必须是以逗号 (,) 分隔的完整路径。

  • --user-jars-first— 将此值设置为true，它会优先排列客户在类路径中的额外 JAR 文件。此选项仅在AmazonGlue 版本 2.0。

  • --use-postgres-driver— 将此值设置为true，它会优先考虑类路径中的 Postgres JDBC 驱动程序，以避免与 Amazon Redshift JDBC 驱动程序发生冲突。此选项仅在AmazonGlue 版本 2.0。

  • --extra-files— 指向其他文件（如配置文件）的 Amazon S3 路径。Amazon在执行脚本之前，Glue 会复制到脚本的工作目录中。多个值必须是以逗号 (,) 分隔的完整路径。仅支持单个文件而不是目录路径。

  • --job-bookmark-option— 控制作业书签的行为。可以设置以下选项值。

    ‑‑job‑bookmark‑option 值 描述
    job-bookmark-enable 追踪以前处理数据。当作业运行时，处理自上一个检查点以来的新数据。
    job-bookmark-disable 始终处理整个数据集。您负责管理上一个作业运行的输出。
    job-bookmark-pause 处理上次成功运行以来的增量数据或以下子选项标识的范围内的数据，但不更新最后一个书签的状态。您负责管理上一个作业运行的输出。这两个子选项的说明如下：

    • job-bookmark-from <from-value> 是运行 ID，它表示在最后一次成功运行之前所处理的所有输入，包括指定的运行 ID。对应的输入将被忽略。

    • job-bookmark-to <to-value> 是运行 ID，它表示在最后一次成功运行之前所处理的所有输入，包括指定的运行 ID。作业会处理对应的输入（不包括由 <from-value> 标识的输入）。任何晚于此输入的输入也会被排除在外，不进行处理。

    指定此选项集时，作业书签状态不更新。

    子选项是可选的。但是，在使用时，必须提供两个子选项。

    例如，要启用作业书签，请传递以下参数。

    '--job-bookmark-option': 'job-bookmark-enable'

  • --TempDir— 指定可用作作作业的临时目录的存储桶的 Amazon S3 路径。

    例如，要设置临时目录，请传递以下参数。

    '--TempDir': 's3-path-to-directory'

  • --enable-s3-parquet-optimized-committer— 启用经 EMRFS S3 优化的提交程序，用于将 Parquet 数据写入 Amazon S3。您可以通过Amazon创建或更新AmazonGlue 工作。将值设置为 true 将启用提交程序。默认情况下，该标志处于关闭状态。

    有关更多信息，请参阅使用经 EMRFS S3 优化的提交程序。

  • --enable-rename-algorithm-v2— 将 EMRFS 重命名算法版本设置为版本 2。当 Spark 作业使用动态分区覆盖模式时，可能会创建一个重复的分区。例如，您最终可以得到一个重复的分区，例如s3://bucket/table/location/p1=1/p1=1。在这里，P1 是被覆盖的分区。重命名算法版本 2 解决了此问题。

    此选项仅在AmazonGlue 版本 1.0。

  • --enable-glue-datacatalog— 使您能够使用AmazonGlue 数据目录作为 Apache Spark Hive 元存储。要启用此功能，只需指定键；无需任何值。

  • --enable-metrics-为此作业运行启用作业分析指标的集合。这些指标在AmazonGlue 控制台和 Amazon CloudWatch 控制台。要启用指标，仅指定键；无需任何值。

  • --enable-continuous-cloudwatch-log— 允许对AmazonGlue 工作。您可以查看 CloudWatch 中的实时 Apache Spark 作业日志。

  • --enable-continuous-log-filter— 指定一个标准过滤器 (true）或没有过滤器（false）创建或编辑已启用连续日志记录的作业。选择标准筛选器可筛选掉无用的 Apache Spark 驱动程序/执行程序和 Apache Hadoop YARN 检测信号日志消息。选择无筛选器可提供所有日志消息。

  • --continuous-log-logGroup— 为已启用连续日志记录的作业指定自定义 Amazon CloudWatch 日志组名称。

  • --continuous-log-logStreamPrefix— 为已启用连续日志记录的作业指定自定义 CloudWatch 日志流前缀。

  • --continuous-log-conversionPattern— 为已启用连续日志记录的作业指定自定义转换日志模式。转换模式仅适用于驱动程序日志和执行程序日志。它不会影响AmazonGlue 进度条。

  • --enable-spark-ui— 当设置为true，打开该功能以使用 Spark UI 监视和调试 AWS Glue ETL 作业。

  • --spark-event-logs-path— 指定 Amazon S3 路径。使用 Spark UI 监控功能时，AWS Glue 会每 30 秒刷新一次 Spark 事件日志到此 Amazon S3 路径中。

    添加到可用作存储 Spark UI 事件的临时目录的存储桶。

例如，以下是运行作业的语法与 -- 参数和一个特殊参数。 

$ aws glue start-job-run --job-name "CSV to CSV" --arguments='--scriptLocation="s3://my_glue/libraries/test_lib.py"'

以下是几个参数名称，AmazonGlue 在内部使用，您绝不应设置：

  • --conf-供内部使用AmazonGlue 请勿设置。

  • --debug-供内部使用AmazonGlue 请勿设置。

  • --mode-供内部使用AmazonGlue 请勿设置。

  • --JOB_NAME-供内部使用AmazonGlue 请勿设置。