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Überblick über eine DataBrew Projektsitzung - AWS Glue DataBrew Entwicklerhandbuch
RasteransichtSchema-AnsichtProfilansicht

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.

Überblick über eine DataBrew Projektsitzung

In einer DataBrew Projektsitzung arbeiten Sie in einem interaktiven Arbeitsbereich.

DataBrew Projektoberfläche mit Datensatzdetails, Beispieldaten und Optionen zum Erstellen eines Rezepts.

Im linken Bereich wird die aktuelle Ansicht Ihrer Daten angezeigt. Im rechten Bereich wird das Transformationsrezept des Projekts angezeigt, das derzeit leer ist.

In der oberen rechten Ecke des Datenrasters befinden sich drei Registerkarten: GRIDSCHEMA, und. PROFILE Wenn Sie eine dieser Registerkarten auswählen, wird eine entsprechende Ansicht im Arbeitsbereich angezeigt. Diese Ansichten werden im Folgenden beschrieben.

Rasteransicht

Die Rasteransicht ist die Standardansicht, in der das Beispiel im Tabellenformat angezeigt wird. Gehen Sie wie folgt vor, um einen kurzen Überblick über die Rasteransicht zu erhalten.

Um eine exemplarische Vorgehensweise durch die Rasteransicht zu machen

  1. Sehen Sie sich zunächst den gesamten Bereich an:

    1. Scrollen Sie nach links und rechts, um alle Spalten zu sehen.

    2. Scrollen Sie nach oben und unten, um alle Datenwerte zu sehen.

    3. Verwenden Sie das Zoom-Steuerelement am unteren Rand des Arbeitsbereichs, um den Vergrößerungsgrad des Rasters anzupassen.

  2. In der oberen rechten Ecke sehen Sie, wie viele Spalten der Stichprobe angezeigt werden und wie viele Zeilen die Stichprobe aktuell enthält.

    Um zu ändern, welche Spalten angezeigt werden, wählen Sie den Link N Spalten (wobei N die Anzahl der aktuell angezeigten Spalten ist). Wählen Sie die gewünschten Spalten aus und wählen Sie Ausgewählte Spalten anzeigen aus.

  3. Jetzt können Sie anfangen, mit DataBrew Transformationen zu experimentieren. Gehen Sie wie folgt vor:

    1. Wählen Sie in der Transformationswerkzeugleiste „Format wählen“, „In Großbuchstaben ändern“.

    2. Wählen Sie für Quellspalte eine Spalte aus, die Zeichendaten enthält.

    3. Übernehmen Sie für die anderen Einstellungen die Standardwerte.

    4. Um zu sehen, wie die transformierten Daten aussehen werden, wählen Sie „Änderungen in der Vorschau anzeigen“. Um diese Transformation dann zu Ihrem Rezept hinzuzufügen, wählen Sie Anwenden.

    Immer wenn Sie eine Datentransformation anwenden, DataBrew fügt sie der Arbeitskopie Ihres Rezepts hinzu. Dies wird auf der rechten Seite Ihres Arbeitsbereichs angezeigt.

  4. Gehen Sie wie folgt vor:

    1. Wählen Sie in der Transformationswerkzeugleiste „Erstellen“, „Basierend auf einer Funktion“.

    2. Wählen Sie für Funktion auswählen die OptionSQUARE ROOT.

    3. Wählen Sie für Quellspalte eine Spalte aus, die numerische Daten enthält.

    4. Belassen Sie die anderen Einstellungen auf ihren Standardeinstellungen,.

    5. Wählen Sie „Änderungen in der Vorschau anzeigen“, um zu sehen, wie die transformierten Daten aussehen. Um diese Transformation dann zu Ihrem Rezept hinzuzufügen, wählen Sie Anwenden.

  5. Reduzieren Sie den Rezeptbereich oben rechts, indem Sie REZEPT wählen. Um den Rezeptbereich zu erweitern, wählen Sie erneut RECIPE.

Veröffentlichen Sie eine neue Version Ihres Rezepts

Wenn Sie weitere Transformationen anwenden, nimmt die Anzahl der Schritte im Rezept zu. Sie können jederzeit eine neue Version Ihres Rezepts veröffentlichen. Wenn Sie ein Rezept veröffentlichen, ist es an anderer Stelle verfügbar DataBrew. Auf diese Weise können Sie einen Rezeptjob ausführen, um Ihren gesamten Datensatz zu transformieren, anstatt nur das Projektdatenbeispiel zu transformieren.

Das Veröffentlichen von Rezepten fördert auch einen schrittweisen, iterativen Ansatz bei der Rezeptentwicklung: Sie können nach und nach neue Versionen Ihres Rezepts veröffentlichen, sodass Sie bei Bedarf auf eine Rezeptversion zurückgreifen können, die zuletzt als funktionierend bekannt war.

Um eine neue Version eines Rezepts zu veröffentlichen

  • Wählen Sie im Rezeptbereich die Option Veröffentlichen aus. Geben Sie eine Beschreibung für diese Version des Rezepts ein und wählen Sie „Veröffentlichen“.

Schema-Ansicht

Wenn Sie die Registerkarte SCHEMA wählen, ändert sich die Ansicht, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schemaansicht mit 5 Spalten mit Datentypen, Qualität und Wertverteilung für den Datensatz mit Babynamen.

In der Schemaansicht können Sie Statistiken zu den Datenwerten in jeder Spalte sehen.

Wählen Sie in der Spalte ganz links neben Show/Hideeine der Datenspalten aus. Der Bereich mit den Spaltendetails wird auf der rechten Seite angezeigt. In diesem Bereich wird eine Zusammenfassung der Statistiken für die Spaltenwerte angezeigt.

Sie können eine Spalte umbenennen, indem Sie einen neuen Namen für den Spaltennamen eingeben.

Sie können die Reihenfolge der Spalten ändern, indem Sie die Spalten per Drag-and-Drop verschieben.

Profilansicht

Wenn Sie die Registerkarte PROFIL wählen, können Sie detaillierte volumetrische Informationen zu Ihrem Projekt einsehen. Bevor Sie dies tun, führen Sie einen DataBrew Job aus, um das Profil zu erstellen.

Um eine exemplarische Vorgehensweise durch die Profilansicht zu erhalten

  1. Wählen Sie Job erstellen und geben Sie einen Namen für Ihren Job ein.

  2. Wählen Sie für Job-Ausgabe CSV als Dateityp aus.

  3. Suchen oder erstellen Sie einen Amazon S3 S3-Bucket und -Ordner in Ihrem AWS Konto, aus dem die Job-Ausgabe geschrieben werden DataBrew soll:

    • Wenn Sie diesen Amazon S3 S3-Bucket und diesen Ordner bereits haben, wählen Sie Durchsuchen und suchen Sie sie. Stellen Sie sicher, dass Sie für beide Schreibberechtigungen haben.

    • Wenn Sie diesen Amazon S3 S3-Bucket und diesen Ordner nicht haben, erstellen Sie sie:

      1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3/.

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

  4. Wählen Sie für Zugriffsberechtigungen eine IAM-Rolle aus, die das Schreiben in Ihren Amazon S3 S3-Ausgabespeicherort ermöglicht DataBrew .

    Für einen S3-Standort, der Ihrem AWS Konto gehört, können Sie die vom AwsGlueDataBrewDataAccessRole Service verwaltete Rolle wählen. Auf diese Weise können Sie DataBrew auf S3-Ressourcen zugreifen, die Sie besitzen.

  5. Behalten Sie die Standardeinstellungen für die anderen Einstellungen bei und wählen Sie Job erstellen und ausführen.

  6. Nachdem der Job vollständig ausgeführt wurde, zeigt der Workspace eine grafische Zusammenfassung des Datenprofils an.

    Auf der Registerkarte „Datenprofilübersicht“ wird eine allgemeine Zusammenfassung der Eigenschaften Ihrer Daten angezeigt, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

    Übersicht über das Datenprofil mit einer Zusammenfassung der Datensätze, einschließlich Zeilenanzahl, Spalten und Datentypen.

    Die Registerkarte Spaltenstatistiken zeigt eine spaltenweise Aufschlüsselung der Datenwerte:

    Die Registerkarte „Spaltenstatistiken“ enthält eine Übersicht über das Datenprofil, Spaltentypen und Kennzahlen zur Datenqualität.