使用AWS Glue目录对表进行分区是一种常见的做法,但也有时候不建议使用。以下是一些解决方法和代码示例。
import boto3
# 创建AWS Glue DataBrew客户端
glue_data_brew_client = boto3.client('gluedatabrew')
# 创建分区表
response = glue_data_brew_client.create_partitioning_configuration(
DatasetName='my_dataset',
PartitionColumns=['column1', 'column2']
)
print(response)
import boto3
# 创建AWS Glue客户端
glue_client = boto3.client('glue')
# 创建Crawler
response = glue_client.create_crawler(
Name='my_crawler',
Role='AWSGlueServiceRole',
Targets={
'S3Targets': [
{
'Path': 's3://my_bucket/my_data'
},
]
},
DatabaseName='my_database',
TablePrefix='my_prefix',
SchemaChangePolicy={
'UpdateBehavior': 'UPDATE_IN_DATABASE',
'DeleteBehavior': 'DEPRECATE_IN_DATABASE'
}
)
print(response)
import boto3
# 创建AWS Glue客户端
glue_client = boto3.client('glue')
# 创建表
response = glue_client.create_table(
DatabaseName='my_database',
TableInput={
'Name': 'my_table',
'Description': 'My table',
'StorageDescriptor': {
'Columns': [
{
'Name': 'column1',
'Type': 'string'
},
{
'Name': 'column2',
'Type': 'string'
},
],
'Location': 's3://my_bucket/my_data',
'InputFormat': 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat',
'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat',
'SerdeInfo': {
'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe',
'Parameters': {
'field.delim': ',',
'serialization.format': ','
}
},
'StoredAsSubDirectories': False
},
'PartitionKeys': [
{
'Name': 'column1',
'Type': 'string'
},
{
'Name': 'column2',
'Type': 'string'
},
],
'TableType': 'EXTERNAL_TABLE'
}
)
print(response)
需要根据具体情况选择合适的方法来创建和管理分区表。以上是一些常见的解决方法和代码示例,希望对你有所帮助。