View a markdown version of this page

Schritt 6: Transformieren Sie den Datensatz - AWS Glue DataBrew Entwicklerhandbuch

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Schritt 6: Transformieren Sie den Datensatz

Bisher haben Sie Ihr Rezept nur an einer Stichprobe des Datensatzes getestet. Jetzt ist es an der Zeit, den gesamten Datensatz zu transformieren, indem Sie einen DataBrew Rezept-Job erstellen.

Wenn der Job ausgeführt wird, DataBrew wendet Ihr Rezept auf alle Daten im Datensatz an und schreibt die transformierten Daten in einen Amazon S3 S3-Bucket. Die transformierten Daten sind vom ursprünglichen Datensatz getrennt. DataBrew ändert die Quelldaten nicht.

Bevor Sie fortfahren, stellen Sie sicher, dass Ihr Konto über einen Amazon S3 S3-Bucket verfügt, in den Sie schreiben können. Erstellen Sie in diesem Bucket einen Ordner, aus dem die Job-Ausgabe erfasst werden soll DataBrew. Gehen Sie wie folgt vor, um diese Schritte durchzuführen.

Um einen S3-Bucket und einen Ordner zum Erfassen der Jobausgabe zu erstellen

  1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/databrew/.

    Wenn Ihnen bereits ein Amazon S3 S3-Bucket zur Verfügung steht und Sie Schreibberechtigungen dafür haben, überspringen Sie den nächsten Schritt.

  2. Wenn Sie keinen Amazon S3 S3-Bucket haben, wählen Sie Create Bucket. Geben Sie unter Bucket-Name einen eindeutigen Namen für Ihren neuen Bucket ein. Wählen Sie Create Bucket (Bucket erstellen) aus.

  3. Wählen Sie aus der Liste der Buckets den aus, den Sie verwenden möchten.

  4. Wählen Sie Create folder.

  5. Geben Sie databrew-output als Ordnername den Namen Ordner erstellen ein und wählen Sie ihn aus.

Nachdem Sie einen Amazon S3 S3-Bucket und einen Ordner für den Job erstellt haben, führen Sie Ihren Job wie folgt aus.

Um einen Rezeptjob zu erstellen und auszuführen

  1. Wählen Sie im Navigationsbereich Jobs aus.

  2. Wählen Sie auf der Registerkarte Rezepturaufträge die Option Job erstellen aus.

  3. Geben Sie als Jobname einchess-winner-summary.

  4. Wählen Sie als Jobtyp die Option Create a recipe job aus.

  5. Gehen Sie im Auftragseingabebereich wie folgt vor:

    • Wählen Sie für Run on die Option Dataset aus.

    • Wählen Sie Datensatz auswählen, um eine Liste der verfügbaren Datensätze anzuzeigen, und wählen Siechess-games.

    • Wählen Sie „Rezept auswählen“, um eine Liste der verfügbaren Rezepte anzuzeigen, und wählen Siechess-project-recipe.

  6. Gehen Sie im Bereich Einstellungen für die Jobausgabe wie folgt vor:

    • Dateityp — Wählen Sie CSV (kommagetrennte Werte).

    • S3-Standort — Wählen Sie dieses Feld aus, um eine Liste der verfügbaren Amazon S3 S3-Buckets anzuzeigen, und wählen Sie den Bucket aus, den Sie verwenden möchten. Wählen Sie dann Durchsuchen. Wählen Sie in der Ordnerliste die Option und databrew-output anschließend die Option Auswählen aus.

  7. Wählen Sie im Bereich Zugriffsberechtigungen die OptionAwsGlueDataBrewDataAccessRole. Mit dieser serviceverknüpften Rolle können Sie in Ihrem Namen DataBrew auf Ihre Amazon S3 S3-Buckets zugreifen.

  8. Wählen Sie Job erstellen und ausführen. DataBrew erstellt einen Job mit Ihren Einstellungen und führt ihn dann aus.

  9. Warten Sie im Bereich Verlauf der Auftragsausführung, bis sich der Auftragsstatus von Running zu ändertSucceeded.

  10. Wählen Sie Output, um auf die Amazon S3 S3-Konsole zuzugreifen. Wählen Sie Ihren S3-Bucket und dann den databrew-output Ordner für den Zugriff auf die Job-Ausgabe aus.

  11. (Optional) Wählen Sie Herunterladen, um die Datei herunterzuladen und ihren Inhalt anzusehen.