在Glue 4.0中，新的引擎插件支持Ray计算框架、Spark的Cloud Shuffle服务和自适应查询执行。还支持基于Python构建的Pandas数据分析和操作工具。新的数据格式支持包括Apache Hudi、Apache Iceberg和Delta Lake。Glue 4.0还包括Parquet向量化读取器，支持额外的编码和数据类型。AWS Glue提供了数据发现、数据准备、数据转换和...
在Apache Spark (AWS Glue ETL) AWS Glue 的中,您可以使用 PySpark 編寫 Python 程式碼來大規模處理資料。Spark 是解決此問題的常見解決方案,但若資料工程師的工作背景是以 Python 為主,可能會發現轉換不直觀。Spark DataFrame 模型並非極具 Python 風格 (Pythonic),其在建置時反映 Scala 語言與 Java 執行階段。
问TypeError：'JavaPackage‘对象不可调用AWS Glue PysparkENSpark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包...
生成 AI 機能が組み込まれているため、ETL オーサリングと Spark のトラブルシューティングをインテリジェントに支援することで、Spark ジョブをモダナイズし、開発期間を短縮できます。 AWS Glue のご紹介 (01:54) AWS Glue の利点...
AWS Glue 3.0 Spark 3.1.1 Python 3.7 Java 8 除了Spark 引擎升级到 3.0 之外,此 AWS Glue 版本还内置了一些优化和升级,例如: 针对Spark 3.0 构建 AWS Glue ETL 库,Spark 3.0 是 Spark 的主要版本。 AWS Glue 3.0 支持流式传输任务。 包括针对性能和可靠性的新 AWS Glue Spark 运行时优化: ...
“AWS Glue 2.0能够执行Spark ETL作业，启动时JAVA间较前一代还要快10倍，最小计费时间更短，可被灵活地用来处理互动性高的工作负载。”AWS Glue无需配置或是管理主机，能够简单地准备和载入需要分析的数据。最新的Glue服务，主打能快速启动的Spark ETL作业，启动速度是前一代的10倍，官方提到，启动等待时间减少，...
ビジュアルインターフェイスで、データソース、トランスフォーメーション、ターゲットのフローを定義すると、AWS Glue Studio がユーザーに代わって Apache Spark コードを生成します。 Q: AWS Glue の ETL コードを記述するのに、どのようなプログラミング言語を使用できますか?
Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)GenerateIncrementalLotFile(sparkSession, glueContext) Job.commit() }privatedef GenerateIncrementalLotFile(sparkSession: SparkSession, glueContext: GlueContext): Unit ={importsparkSession.implicits._ ...
首先,需要我们得先了解一下GlueHudiReadWriteExample.scala这个类的主线逻辑,即main方法中的操作: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defmain(sysArgs:Array[String]):Unit={init(sysArgs)val sparkImplicits=spark.implicitsimportsparkImplicits._// Step 1: build a dataframe with 2 user ...
val spark=glueContext.getSparkSession//@params: [JOB_NAME]val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray) Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)//db and tableval dbName = "default"val tblName= "gdelt"//s3 location for outputval format =ne...