要使用AWS Glue对S3中的JSON行数据进行抓取,可以按照以下步骤进行操作:
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
# 获取Glue作业的参数
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
# 创建Spark和Glue上下文
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
# 创建Glue作业
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)
# 读取JSON行数据
datasource = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "your_database", table_name = "your_table")
# 进行其他数据清洗和转换操作
# ...
# 将处理后的数据写入目标位置
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = processed_data, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://your_bucket/processed_data"})
job.commit()
在AWS Glue控制台中创建一个新的数据源连接,指向包含JSON行数据的S3存储桶。
在AWS Glue控制台中创建一个新的数据目标连接,指向要将处理后数据写入的S3存储桶。
创建一个新的Glue数据目录,将数据源连接和数据目标连接配置为数据目录的数据源和数据目标。
在AWS Glue控制台中创建一个新的Glue作业,并将上述代码复制到"脚本代码"字段中。
配置作业参数,例如数据库和表名,以及其他必要的作业参数。
运行Glue作业,它将从S3中的JSON行数据进行抓取,并在指定的S3位置写入处理后的数据。
请确保根据自己的实际情况进行必要的更改和配置。