Amazon Glue Scala GlueContext API - Amazon Glue
addIngestionTimeColumnscreateDataFrameFromOptionsforEachBatchgetCatalogSinkgetCatalogSourcegetJDBCSinkgetSinkgetSinkWithFormatgetSourcegetSourceWithFormatgetSparkSessionstartTransactioncommitTransactioncancelTransactionthisthisthis
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Amazon Glue Scala GlueContext API

程序包：com.amazonaws.services.glue

class GlueContext extends SQLContext(sc) (
           @transient val sc : SparkContext,
           val defaultSourcePartitioner : PartitioningStrategy )

GlueContext 是在以下位置读取和写入 DynamicFrame 的入口点：Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Amazon Glue 数据目录、JDBC 等。此类提供实用程序函数，用于创建可用来读取和写入 DynamicFrame 的 数据源特性 和 DataSink 对象。

如果从源创建的分区数小于分区的最小阈值（默认值为 10），您还可以使用 GlueContext 设置 DynamicFrame 中的目标分区数量（默认值为 20）。

def addIngestionTimeColumns

def addIngestionTimeColumns(
         df : DataFrame, 
         timeGranularity : String = "") : dataFrame

将提取时间列（例如 ingest_year、ingest_month、ingest_day、ingest_hour、ingest_minute）附加到输入 DataFrame。当您指定以 Amazon S3 为目标的数据目录表时，Amazon Glue 生成的脚本中会自动生成此函数。此函数使用输出表上的提取时间列自动更新分区。这允许根据提取时间自动对输出数据进行分区，而不需要在输入数据中显示提取时间列。

  • dataFrame – 提取时间列要附加到的 dataFrame。

  • timeGranularity – 时间列的粒度。有效值为“day”、“hour”和“minute”。例如，如果“hour”传递到函数，原始 dataFrame 将附加“ingest_year”、“ingest_month”、“ingest_day”和“ingest_hour”时间列。

在附加时间粒度列后返回数据框。

例如：

glueContext.addIngestionTimeColumns(dataFrame, "hour")

def createDataFrameFromOptions

def createDataFrameFromOptions( connectionType : String,
                         connectionOptions : JsonOptions,
                         transformationContext : String = "",
                         format : String = null,
                         formatOptions : JsonOptions = JsonOptions.empty
                       ) : DataSource

返回一个使用指定连接和格式创建的 DataFrame。仅将此函数与 Amazon Glue 流式传输源结合使用。

  • connectionType – 流式传输连接类型。有效值包括 kinesis 和 kafka。

  • connectionOptions – 连接选项，不同于 Kinesis 和 Kafka。您可以在 Amazon Glue for Spark 中适用于 ETL 的连接类型和选项 找到每个流式传输数据源的所有连接选项列表。请注意流式传输连接选项的以下差异：

    • Kinesis 流式传输源需要 streamARN、startingPosition、inferSchema 和 classification。

    • Kinesis 流式传输源需要 connectionName、topicName、startingOffsets、inferSchema 和 classification。

  • transformationContext – 要使用的转换上下文（可选）。

  • format – 格式规范（可选）。这用于 Amazon S3 或支持多种格式的 Amazon Glue 连接。有关所支持格式的信息，请参阅 Amazon Glue for Spark 中的输入和输出的数据格式选项。

  • formatOptions – 指定格式的格式选项。有关所支持的格式选项的信息，请参阅数据格式选项。

Amazon Kinesis 流式传输源示例：

val data_frame_datasource0 = 
glueContext.createDataFrameFromOptions(transformationContext = "datasource0", connectionType = "kinesis", 
connectionOptions = JsonOptions("""{"streamName": "example_stream", "startingPosition": "TRIM_HORIZON", "inferSchema": "true", "classification": "json"}}"""))

Kafka 流式传输源示例：

val data_frame_datasource0 = 
glueContext.createDataFrameFromOptions(transformationContext = "datasource0", connectionType = "kafka", 
connectionOptions = JsonOptions("""{"connectionName": "example_connection", "topicName": "example_topic", "startingPosition": "earliest", "inferSchema": "false", "classification": "json", "schema":"`column1` STRING, `column2` STRING"}"""))

forEachBatch

forEachBatch(frame, batch_function, options)

将传入的 batch_function 应用于从流式传输源读取的每个微批处理。

  • frame – 包含当前微处理的 DataFrame。

  • batch_function – 应用于每个微处理的函数。

  • options – 键值对集合，其中包含有关如何处理微批处理的信息。以下选项为必填：

    • windowSize – 处理每个批处理所花费的时间量。

    • checkpointLocation – 为流式传输 ETL 任务存储检查点的位置。

    • batchMaxRetries – 在该批处理失败时重试的最大次数。默认值为 3。此选项仅适用于 Glue 版本 2.0 及更高版本。

示例：

glueContext.forEachBatch(data_frame_datasource0, (dataFrame: Dataset[Row], batchId: Long) => 
   {
      if (dataFrame.count() > 0) 
        {
          val datasource0 = DynamicFrame(glueContext.addIngestionTimeColumns(dataFrame, "hour"), glueContext)
          // @type: DataSink
          // @args: [database = "tempdb", table_name = "fromoptionsoutput", stream_batch_time = "100 seconds", 
          //      stream_checkpoint_location = "s3://from-options-testing-eu-central-1/fromOptionsOutput/checkpoint/", 
          //      transformation_ctx = "datasink1"]
          // @return: datasink1
          // @inputs: [frame = datasource0]
          val options_datasink1 = JsonOptions(
             Map("partitionKeys" -> Seq("ingest_year", "ingest_month","ingest_day", "ingest_hour"), 
             "enableUpdateCatalog" -> true))
          val datasink1 = glueContext.getCatalogSink(
             database = "tempdb", 
             tableName = "fromoptionsoutput", 
             redshiftTmpDir = "", 
             transformationContext = "datasink1", 
             additionalOptions = options_datasink1).writeDynamicFrame(datasource0)
        }
   }, JsonOptions("""{"windowSize" : "100 seconds", 
         "checkpointLocation" : "s3://from-options-testing-eu-central-1/fromOptionsOutput/checkpoint/"}"""))

def getCatalogSink

def getCatalogSink( database : String,
        tableName : String,
        redshiftTmpDir : String = "",
        transformationContext : String = ""
        additionalOptions: JsonOptions = JsonOptions.empty,
        catalogId: String = null   
) : DataSink

创建一个可向在数据目录中定义的表中指定的位置写入的 DataSink。

  • database – 数据目录中的数据库名称。

  • tableName – 数据目录中的表名称。

  • redshiftTmpDir – 用于某些数据接收器的临时暂存目录。设置为 默认情况下为空。

  • transformationContext – 与任务书签要使用的接收器关联的转换上下文。设置为 默认情况下为空。

  • additionalOptions 提供给 Amazon Glue 的额外选项。

  • catalogId – 正在访问的数据目录 ID（账户 ID）。当为空时，将使用调用方的默认账户 ID。

返回 DataSink。

def getCatalogSource

def getCatalogSource( database : String,
                      tableName : String,
                      redshiftTmpDir : String = "",
                      transformationContext : String = ""
                      pushDownPredicate : String = " "
                      additionalOptions: JsonOptions = JsonOptions.empty,
                      catalogId: String = null
                    ) : DataSource

创建可从数据目录中的表定义读取数据的 数据源特性。

  • database – 数据目录中的数据库名称。

  • tableName – 数据目录中的表名称。

  • redshiftTmpDir – 用于某些数据接收器的临时暂存目录。设置为 默认情况下为空。

  • transformationContext – 与任务书签要使用的接收器关联的转换上下文。设置为 默认情况下为空。

  • pushDownPredicate – 筛选分区，而不必列出并读取数据集中的所有文件。有关更多信息，请参阅 使用下推谓词进行预筛选。

  • additionalOptions – 可选名称/值对的集合。可能选项包括 Amazon Glue for Spark 中适用于 ETL 的连接类型和选项 中列出的选项，但 endpointUrl、streamName、bootstrap.servers、security.protocol、topicName、classification 和 delimiter 除外。另一个支持的选项是 catalogPartitionPredicate：

    catalogPartitionPredicate – 要传递目录表达式以根据索引列进行筛选。这样会将筛选下推到服务器端。有关更多信息，请参阅 Amazon Glue 分区数据。请注意，push_down_predicate 和 catalogPartitionPredicate 使用不同的语法。前者使用 Spark SQL 标准语法，后者使用 JSQL 解析器。

  • catalogId – 正在访问的数据目录 ID（账户 ID）。当为空时，将使用调用方的默认账户 ID。

返回 DataSource。

流式传输源示例

val data_frame_datasource0 = glueContext.getCatalogSource(
    database = "tempdb",
    tableName = "test-stream-input", 
    redshiftTmpDir = "", 
    transformationContext = "datasource0", 
    additionalOptions = JsonOptions("""{
        "startingPosition": "TRIM_HORIZON", "inferSchema": "false"}""")
    ).getDataFrame()

def getJDBCSink

def getJDBCSink( catalogConnection : String,
                 options : JsonOptions,
                 redshiftTmpDir : String = "",
                 transformationContext : String = "",
                 catalogId: String = null
               ) : DataSink

创建一个可向在数据目录中的 Connection 对象指定的 JDBC 数据库写入的 DataSink。Connection 对象具有用于连接 JDBC 接收器的信息，包括 URL、用户名、密码、VPC、子网和安全组。

  • catalogConnection – 数据目录中包含要写入的 JDBC URL 的连接名称。

  • options – JSON 名称-值对的字符串，提供写入 JDBC 数据存储所需的附加信息。这包括：

    • dbtable（必填）- JDBC 表名称。对于在数据库中支持架构的 JDBC 数据存储，指定 schema.table-name。如果未提供架构，则使用默认的“public”架构。以下示例显示一个指向名为 test 的架构的选项参数和数据库 test_db 中一个名为 test_table 的表。

      options = JsonOptions("""{"dbtable": "test.test_table", "database": "test_db"}""")

    • database（必填）- JDBC 数据库名称。

    • 任何其他选项直接传递到 SparkSQL JDBC 写入器。有关更多信息，请参阅 Spark 的 Redshift 数据源。

  • redshiftTmpDir – 用于某些数据接收器的临时目录。设置为 默认情况下为空。

  • transformationContext – 与任务书签要使用的接收器关联的转换上下文。设置为 默认情况下为空。

  • catalogId – 正在访问的数据目录 ID（账户 ID）。当为空时，将使用调用方的默认账户 ID。

示例代码：


getJDBCSink(catalogConnection = "my-connection-name", options = JsonOptions("""{"dbtable": "my-jdbc-table", "database": "my-jdbc-db"}"""), redshiftTmpDir = "", transformationContext = "datasink4")

返回 DataSink。

def getSink

def getSink( connectionType : String,
             connectionOptions : JsonOptions,
             transformationContext : String = ""
           ) : DataSink

创建 DataSink，将数据写入 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、JDBC、Amazon Glue 数据目录、Apache Kafka 或 Amazon Kinesis 数据流等目标写入数据。

返回 DataSink。

def getSinkWithFormat

def getSinkWithFormat( connectionType : String,
                       options : JsonOptions,
                       transformationContext : String = "",
                       format : String = null,
                       formatOptions : JsonOptions = JsonOptions.empty
                     ) : DataSink

创建 DataSink，将数据写入 Amazon S3、JDBC、数据目录、Apache Kafka 或 Amazon Kinesis 数据流等目标写入数据。此外还将设置要写出到目标的数据格式。

返回 DataSink。

def getSource

def getSource( connectionType : String,
               connectionOptions : JsonOptions,
               transformationContext : String = ""
               pushDownPredicate
             ) : DataSource

创建可从 Amazon S3、JDBC 或 Amazon Glue 数据目录等源中读取数据的 数据源特性。还支持 Kafka 和 Kinesis 流式传输数据源。

  • connectionType – 数据源的类型。请参阅 Amazon Glue for Spark 中适用于 ETL 的连接类型和选项。

  • connectionOptions – JSON 名称-值对的字符串，提供与数据源建立连接所需的附加信息。有关更多信息，请参阅 Amazon Glue for Spark 中适用于 ETL 的连接类型和选项。

    Kinesis 流式传输源需要以下连接选项：streamARN、startingPosition、inferSchema 和 classification。

    Kinesis 流式传输源需要以下连接选项：connectionName、topicName、startingOffsets、inferSchema 和 classification。

  • transformationContext – 与任务书签要使用的接收器关联的转换上下文。设置为 默认情况下为空。

  • pushDownPredicate – 预测分区列。

返回 DataSource。

Amazon Kinesis 流式传输源示例：

val kinesisOptions = jsonOptions()
data_frame_datasource0 = glueContext.getSource("kinesis", kinesisOptions).getDataFrame()

private def jsonOptions(): JsonOptions = {
    new JsonOptions(
      s"""{"streamARN": "arn:aws:kinesis:eu-central-1:123456789012:stream/fromOptionsStream",
         |"startingPosition": "TRIM_HORIZON",
         |"inferSchema": "true",
         |"classification": "json"}""".stripMargin)
}

Kafka 流式传输源示例：

val kafkaOptions = jsonOptions()
val data_frame_datasource0 = glueContext.getSource("kafka", kafkaOptions).getDataFrame()

private def jsonOptions(): JsonOptions = {
    new JsonOptions(
      s"""{"connectionName": "ConfluentKafka",
         |"topicName": "kafka-auth-topic",
         |"startingOffsets": "earliest",
         |"inferSchema": "true",
         |"classification": "json"}""".stripMargin)
 }

def getSourceWithFormat

def getSourceWithFormat( connectionType : String,
                         options : JsonOptions,
                         transformationContext : String = "",
                         format : String = null,
                         formatOptions : JsonOptions = JsonOptions.empty
                       ) : DataSource

创建一个 数据源特性，从 Amazon S3, JDBC 或 Amazon Glue 数据目录等源读取数据并设置源中所存储数据的格式。

  • connectionType – 数据源的类型。请参阅 Amazon Glue for Spark 中适用于 ETL 的连接类型和选项。

  • options – JSON 名称-值对的字符串，提供与数据源建立连接所需的附加信息。请参阅 Amazon Glue for Spark 中适用于 ETL 的连接类型和选项。

  • transformationContext – 与任务书签要使用的接收器关联的转换上下文。设置为 默认情况下为空。

  • format – 源中所存储数据的格式。当 connectionType 为“s3”时，您也可以指定 format。可以是以下值之一：“avro”、“csv”、“grokLog”、“ion”、“json”、“xml”、“parquet”或“orc”。

  • formatOptions – JSON 名称-值对的字符串，提供用于在源中分析数据的附加选项。请参阅 数据格式选项。

返回 DataSource。

示例

从 Amazon S3 上逗号分隔值（CSV）文件的数据源创建 DynamicFrame：

val datasource0 = glueContext.getSourceWithFormat(
    connectionType="s3",
    options =JsonOptions(s"""{"paths": [ "s3://csv/nycflights.csv"]}"""),
    transformationContext = "datasource0", 
    format = "csv",
    formatOptions=JsonOptions(s"""{"withHeader":"true","separator": ","}""")
    ).getDynamicFrame()

使用 JDBC 连接从作为 PostgreSQL 的数据源创建 DynamicFrame：

val datasource0 = glueContext.getSourceWithFormat(
    connectionType="postgresql",
    options =JsonOptions(s"""{
      "url":"jdbc:postgresql://databasePostgres-1.rds.amazonaws.com:5432/testdb",
      "dbtable": "public.company",
      "redshiftTmpDir":"", 
      "user":"username", 
      "password":"password123"
    }"""),
    transformationContext = "datasource0").getDynamicFrame()

使用 JDBC 连接从作为 MySQL 的数据源创建 DynamicFrame：

 val datasource0 = glueContext.getSourceWithFormat(
    connectionType="mysql",
    options =JsonOptions(s"""{
      "url":"jdbc:mysql://databaseMysql-1.rds.amazonaws.com:3306/testdb",
      "dbtable": "athenatest_nycflights13_csv",
      "redshiftTmpDir":"", 
      "user":"username", 
      "password":"password123"
    }"""),
    transformationContext = "datasource0").getDynamicFrame()

def getSparkSession

def getSparkSession : SparkSession

获取与此 GlueContext 关联的 SparkSession 对象。使用此 SparkSession 对象可注册要用于从 DynamicFrame 创建的 DataFrame 的表和 UDF。

返回 SparkSession。

def startTransaction

def startTransaction(readOnly: Boolean):String

开启新事务。内部调用 Lake Formation startTransaction API。

  • readOnly –（布尔值）指示此事务应为只读还是读写。使用只读事务 ID 进行的写入将被拒绝。只读事务不需要提交。

返回事务 ID。

def commitTransaction

def commitTransaction(transactionId: String, waitForCommit: Boolean): Boolean

尝试提交指定的事务。可能在事务完成提交之前返回 commitTransaction。内部调用 Lake Formation commitTransaction API。

  • transactionId –（字符串）要提交的事务。

  • waitForCommit –（布尔值）确定是否立即返回 commitTransaction。默认值为 true。如果为假，则轮询 commitTransaction 并等待事务提交。等待时间限制为 1 分钟使用指数回退，最多重试 6 次。

返回布尔值，以指示是否完成提交。

def cancelTransaction

def cancelTransaction(transactionId: String): Unit

尝试取消指定的事务。内部调用 Lake Formation CancelTransaction API。

  • transactionId –（字符串）要取消的事务。

如果事务以前已提交，则返回 TransactionCommittedException 异常。

def this 

def this( sc : SparkContext,
          minPartitions : Int,
          targetPartitions : Int )

使用指定的 SparkContext、最小分区数和目标分区数创建 GlueContext 对象。

  • sc — 这些区域有： SparkContext。

  • minPartitions – 最小分区数。

  • targetPartitions – 目标分区数。

返回 GlueContext。

def this

def this( sc : SparkContext )

使用提供的 GlueContext 创建一个 SparkContext 对象。将最小分区数设置为 10，将目标分区数设置为 20。

  • sc — 这些区域有： SparkContext。

返回 GlueContext。

def this

def this( sparkContext : JavaSparkContext )

使用提供的 GlueContext 创建一个 JavaSparkContext 对象。将最小分区数设置为 10，将目标分区数设置为 20。

  • sparkContext — 这些区域有： JavaSparkContext。

返回 GlueContext。