Verwenden von Auftragsparametern in AWS Glue-Jobs

$ aws glue start-job-run --job-name "CSV to CSV" --arguments='--scriptLocation="s3://my_glue/libraries/test_lib.py"'

AWS Glue erkennt die folgenden Argumentnamen, die Sie verwenden können, um die Skriptumgebung für Ihre Jobs und Jobausführungen einzurichten:

--additional-python-modules

Eine durch Kommas getrennte Liste, die eine Reihe von Python-Paketen darstellt, die installiert werden sollen. Sie können Pakete von PyPI installieren oder eine benutzerdefinierte Verteilung bereitstellen. Ein PyPI-Paketeintrag liegt im Format package==version vor und enthält den PyPI-Namen und die Version Ihres Zielpakets. Ein benutzerdefinierter Verteilungseintrag ist der S3-Pfad zur Verteilung.

Einträge verwenden einen Python-Versionsabgleich, um Paket und Version abzugleichen. Dies bedeutet, dass Sie zwei Gleichheitszeichen verwenden müssen, z. B. ==. Es gibt auch andere Operatoren für die Versionsübereinstimmung. Weitere Informationen finden Sie unter PEP440.

Um Optionen für die Modulinstallation an pip3 zu übergeben, verwenden Sie den --python-modules-installer-option-Parameter.

--auto-scale-within-microbatch

Der Standardwert ist "false". Dieser Parameter kann nur für AWS Glue-Streaming-Jobs verwendet werden, bei denen die Streaming-Daten in einer Reihe von Mikrobatches verarbeitet werden. Auto Scaling muss aktiviert sein. Wenn dieser Wert auf falsch gesetzt ist, wird der exponentielle gleitende Durchschnitt der Batch-Dauer für abgeschlossene Micro-Batches berechnet. Dieser Wert wird mit der Fenstergröße verglichen, um festzulegen, ob die Anzahl der Ausführer hoch- oder herunterskaliert werden soll. Die Skalierung erfolgt erst, wenn ein Mikro-Batch abgeschlossen ist. Wenn dieser Wert während eines Mikro-Batches auf wahr gesetzt ist, wird er hochskaliert, wenn die Anzahl der Spark-Aufgaben 30 Sekunden lang gleich bleibt oder die aktuelle Batch-Verarbeitung größer als die Fenstergröße ist. Die Anzahl der Ausführer sinkt, wenn ein Ausführer länger als 60 Sekunden im Leerlauf war oder der exponentielle gleitende Durchschnitt der Batch-Dauer niedrig ist.

--class

Die Scala-Klasse, die als Einstiegspunkt für Ihr Scala-Skript dient. Dies gilt nur, wenn die --job-language auf scala eingestellt ist.

--continuous-log-conversionPattern

Gibt ein benutzerdefiniertes Konvertierungsprotokollmuster für einen Auftrag an, der für die kontinuierliche Protokollierung aktiviert ist. Das Konvertierungsmuster gilt nur für Treiberprotokolle und Executor-Protokolle. Es hat keinen Einfluss auf den AWS Glue-Fortschrittsbalken.

--continuous-log-logGroup

Gibt einen benutzerdefinierten CloudWatch Amazon-Protokollgruppennamen für einen Job an, der für die kontinuierliche Protokollierung aktiviert ist.

--continuous-log-logStreamPrefix

Gibt ein benutzerdefiniertes CloudWatch Logstream-Präfix für einen Job an, der für die kontinuierliche Protokollierung aktiviert ist.

--customer-driver-env-vars und --customer-executor-env-vars

Mit diesen Parametern werden Umgebungsvariablen auf dem Betriebssystem für jeden Worker (Treiber oder Executor) festgelegt. Sie können diese Parameter verwenden, wenn Sie Plattformen und benutzerdefinierte Frameworks auf AWS Glue aufbauen, damit Ihre Benutzer Jobs darauf schreiben können. Wenn Sie diese beiden Flags aktivieren, können Sie unterschiedliche Umgebungsvariablen für den Treiber bzw. den Executor festlegen, ohne dieselbe Logik in das Job-Skript selbst einfügen zu müssen.

Beispielverwendung

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Verwendung dieser Parameter:

"—customer-driver-env-vars", "CUSTOMER_KEY1=VAL1,CUSTOMER_KEY2=\"val2,val2 val2\"",
"—customer-executor-env-vars", "CUSTOMER_KEY3=VAL3,KEY4=VAL4"

Das Setzen dieser Werte im Jobrun-Argument entspricht der Ausführung der folgenden Befehle:

Im Treiber:

• exportiere CUSTOMER _ KEY1 = VAL1

• export CUSTOMER _ KEY2 ="wert2, wert2 wert2"

Im Executor:

• exportiere _ = CUSTOMER KEY3 VAL3

Anschließend können Sie im Jobskript selbst die Umgebungsvariablen mit os.environ.get("CUSTOMER_KEY1") oder abrufenSystem.getenv("CUSTOMER_KEY1").

Erzwungene Syntax

Beachten Sie bei der Definition von Umgebungsvariablen die folgenden Standards:

• Jeder Schlüssel muss den habenCUSTOMER_ prefix.

  Zum Beispiel: for"CUSTOMER_KEY3=VAL3,KEY4=VAL4", KEY4=VAL4 wird ignoriert und nicht gesetzt.

• Jedes Schlüssel- und Wertepaar muss durch ein einzelnes Komma abgegrenzt werden.

  Zum Beispiel: "CUSTOMER_KEY3=VAL3,CUSTOMER_KEY4=VAL4"

• Wenn der „Wert“ Leerzeichen oder Kommas enthält, muss er in Anführungszeichen definiert werden.

  Zum Beispiel: CUSTOMER_KEY2=\"val2,val2 val2\"

Diese Syntax ist den Standards für das Setzen von Bash-Umgebungsvariablen sehr ähnlich.

--datalake-formats

Wird in AWS Glue 3.0 und späteren Versionen unterstützt.

Gibt das zu verwendende Data Lake-Framework an. AWS Glue fügt die erforderlichen JAR Dateien für die Frameworks, die Sie angeben, in die einclasspath. Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von Data-Lake-Frameworks mit AWS Glue-ETL-Aufträgen.

Sie können einen oder mehrere der folgenden Werte durch Komma getrennt angeben:

• hudi

• delta

• iceberg

Übergeben Sie beispielsweise das folgende Argument, um alle drei Frameworks anzugeben.

'--datalake-formats': 'hudi,delta,iceberg'

--disable-proxy-v2

Deaktivieren Sie den Service-Proxy, um AWS Serviceanrufe an Amazon S3 und AWS Glue zuzulassen CloudWatch, die von Ihrem Skript ausgehen, über IhrenVPC. Weitere Informationen finden Sie unter Konfiguration von AWS Anrufen zur Bearbeitung Ihres VPC. Um den Service-Proxy zu deaktivieren, legen Sie den Wert dieses Parameters auf true fest.

--enable-auto-scaling

Aktiviert Auto Scaling und die Abrechnung pro Worker, wenn der Wert auf true eingestellt wird.

--enable-continuous-cloudwatch-log

Ermöglicht die kontinuierliche Protokollierung von AWS Glue-Jobs in Echtzeit. Sie können Apache Spark-Aufgabenprotokolle in Echtzeit in CloudWatch anzeigen.

--enable-continuous-log-filter

Gibt einen Standardfilter (true) oder keinen Filter (false) an, wenn Sie eine Aufgabe erstellen oder bearbeiten, die für die kontinuierliche Protokollierung aktiviert ist. Wenn Sie den Standardfilter wählen, werden unbrauchbare Apache Spark-Treiber-/Executor- und Apache Hadoop-Heartbeat-Protokollnachrichten entfernt. YARN Wenn Sie keinen Filter auswählen, erhalten Sie alle Protokollmeldungen.

--enable-glue-datacatalog

Ermöglicht es Ihnen, den AWS Glue-Datenkatalog als Apache Spark Hive-Metastore zu verwenden. Um dieses Feature zu aktivieren, setzen Sie den Wert auf true.

--enable-job-insights

Ermöglicht zusätzliche Fehleranalyseüberwachung mit AWS Glue Job Run Insights. Details hierzu finden Sie unter Überwachung mit Erkenntnissen in die AWS Glue-Auftragsausführung. Der Wert ist standardmäßig auf true festgelegt und Auftragsausführungs-Insights sind aktiviert.

Diese Option ist für AWS Glue Version 2.0 und 3.0 verfügbar.

--enable--lakeformation-fine-grained-access

Ermöglicht eine feinkörnige Zugriffskontrolle für AWS Klebeaufträge. Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von AWS Glue mit AWS Lake Formation für eine feinkörnige Zugriffskontrolle.

--enable-metrics

Aktiviert die Erfassung von Metriken für die Erstellung von Auftragsprofilen für diese Auftragsausführung. Diese Metriken sind auf der AWS Glue-Konsole und der CloudWatch Amazon-Konsole verfügbar. Der Wert dieses Parameters ist nicht relevant. Um dieses Feature zu aktivieren, können Sie für diesen Parameter einen beliebigen Wert angeben. Aus Gründen der Übersichtlichkeit wird jedoch true empfohlen. Um dieses Feature zu deaktivieren, entfernen Sie diesen Parameter aus Ihrer Auftragskonfiguration.

--enable-observability-metrics

Ermöglicht eine Reihe von Observability-Metriken, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was in jedem Job passiert, der auf der Seite Job Runs Monitoring unter der AWS Glue-Konsole und der Amazon CloudWatch Konsole ausgeführt wird. Um dieses Feature zu aktivieren, setzen Sie den Wert dieses Parameters auf „true“. Um dieses Feature zu deaktivieren, setzen Sie ihn auf false oder entfernen Sie den Parameter aus der Auftragskonfiguration.

--enable-rename-algorithm-v2

Setzt die Version des EMRFS Umbenennungsalgorithmus auf Version 2. Wenn ein Spark-Auftrag den dynamischen Partitionsüberschreibungsmodus verwendet, besteht die Möglichkeit, dass eine doppelte Partition erstellt wird. Zum Beispiel können Sie eine doppelte Partition wie s3://bucket/table/location/p1=1/p1=1 erhalten. Hier ist P1 die Partition, die überschrieben wird. Das Umbenennen des Algorithmus Version 2 behebt dieses Problem.

Diese Option ist nur in der AWS Glue-Version 1.0 verfügbar.

--enable-s3-parquet-optimized-committer

Aktiviert den EMRFS S3-optimierten Committer für das Schreiben von Parquet-Daten in Amazon S3. Sie können das Parameter/Wert-Paar über die AWS Glue-Konsole angeben, wenn Sie einen AWS Glue-Job erstellen oder aktualisieren. Durch Festlegen des Werts true wird der Committer aktiviert. Standardmäßig ist die Flagge in AWS Glue 3.0 aktiviert und in AWS Glue 2.0 ausgeschaltet.

Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden des EMRFS S3-optimierten Committers.

--enable-spark-ui

Wenn diese Option auf gesetzt isttrue, wird die Funktion aktiviert, die Spark-Benutzeroberfläche zum Überwachen und Debuggen von AWS ETL Glue-Jobs zu verwenden.

--executor-cores

Anzahl der Spark-Aufgaben, die parallel ausgeführt werden können. Diese Option wird auf AWS Glue 3.0+ unterstützt. Der Wert sollte das Zweifache der Anzahl von vCPUs für den Worker-Typ nicht überschreiten, also 8 aufG.1X, 16 aufG.2X, 32 auf G.4X und 64 aufG.8X. Sie sollten bei der Aktualisierung dieser Konfiguration Vorsicht walten lassen, da dies die Arbeitsleistung beeinträchtigen könnte, da eine erhöhte Aufgabenparallelität zu Speicher- und Festplattenauslastung führt und die Quell- und Zielsysteme drosseln kann (zum Beispiel: Dies würde zu mehr gleichzeitigen Verbindungen bei Amazon führen). RDS

--extra-files

Die Amazon S3 S3-Pfade zu zusätzlichen Dateien, wie Konfigurationsdateien, die AWS Glue vor der Ausführung in das Arbeitsverzeichnis Ihres Skripts auf dem Treiberknoten kopiert. Mehrere Werte müssen vollständige Pfade sein, die durch Kommas (,) getrennt werden. Es werden nur einzelne Dateien unterstützt, kein Verzeichnispfad. Diese Option wird für Python-Shell-Auftragstypen nicht unterstützt.

--extra-jars

Die Amazon S3 S3-Pfade zu zusätzlichen Dateien, die AWS Glue auf den Treiber und die Executoren kopiert. AWS Glue fügt diese Dateien auch dem Java-Klassenpfad hinzu, bevor Ihr Skript ausgeführt wird. Mehrere Werte müssen vollständige Pfade sein, die durch Kommas (,) getrennt werden. Die Erweiterung muss nicht sein .jar

--extra-py-files

Die Amazon S3 S3-Pfade zu zusätzlichen Python-Modulen, die AWS Glue dem Python-Pfad auf dem Treiberknoten hinzufügt, bevor Ihr Skript ausgeführt wird. Mehrere Werte müssen vollständige Pfade sein, die durch Kommas (,) getrennt werden. Es werden nur einzelne Dateien unterstützt, kein Verzeichnispfad.

--job-bookmark-option

Steuert die Darstellung eines Auftrags-Lesezeichens. Die folgenden Optionswerte können festgelegt werden:

‑‑job‑bookmark‑option-Wert	Beschreibung
job-bookmark-enable	Bereits verarbeitete Daten nachverfolgen. Wenn ein Auftrag ausgeführt wird, werden neue Daten seit dem letzten Checkpoint verarbeitet.
job-bookmark-disable	Immer das gesamte Dataset verarbeiten. Sie sind für die Verwaltung der Ausgaben aus früheren Auftragsausführungen verantwortlich.
job-bookmark-pause	Verarbeiten inkrementeller Daten seit der letzten erfolgreichen Ausführung oder der Daten in dem durch die folgenden Unteroptionen identifizierten Bereich, ohne den Status des letzten Lesezeichens zu aktualisieren. Sie sind für die Verwaltung der Ausgaben aus früheren Auftragsausführungen verantwortlich. Die beiden Unteroptionen lauten wie folgt: job-bookmark-from <from-value> ist die Ausführungs-ID, die alle Eingaben darstellt, die bis zur letzten erfolgreichen Ausführung vor und einschließlich der angegebenen Ausführungs-ID verarbeitet wurden. Die entsprechende Eingabe wird ignoriert. job-bookmark-to <to-value> ist die Ausführungs-ID, die alle Eingaben darstellt, die bis zur letzten erfolgreichen Ausführung vor und einschließlich der angegebenen Ausführungs-ID verarbeitet wurden. Die entsprechende Eingabe ohne die Eingabe, die durch den <from-value> identifiziert wird, wird von der Aufgabe verarbeitet. Jede Eingabe, die später als diese Eingabe ist, wird auch aus der Verarbeitung ausgeschlossen. Der Auftrags-Lesezeichenstatus wird nicht aktualisiert, wenn dieser Optionssatz angegeben wird. Die Unteroptionen sind optional. Bei ihrer Verwendung müssen jedoch beide Unteroptionen angegeben werden.

Um beispielsweise ein Aufgabenlesezeichen zu aktivieren, übergeben Sie das folgende Argument:

'--job-bookmark-option': 'job-bookmark-enable'

--job-language

Die Skript-Programmiersprache. Dieser Wert muss entweder scala oder python sein. Wenn dieser Parameter nicht vorhanden ist, ist der Standardwert python.

--python-modules-installer-option

Eine Klartextzeichenfolge, die Optionen definiert, die an pip3 übergeben werden, wenn Module mit --additional-python-modules installiert werden. Stellen Sie Optionen wie in der Befehlszeile bereit, getrennt durch Leerzeichen und mit vorangestellten Bindestrichen. Weitere Informationen zur Verwendung finden Sie unter Installation zusätzlicher Python-Module mit Pip in AWS Glue 2.0 oder höher.

Anmerkung

Diese Option wird für AWS Glue-Jobs nicht unterstützt, wenn Sie Python 3.9 verwenden.

--scriptLocation

Der Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Speicherort, an dem sich Ihr ETL Skript befindet (im Formulars3://path/to/my/script.py). Dieser Parameter überschreibt einen Skript-Speicherort im JobCommand-Objekt.

--spark-event-logs-path

Gibt einen Amazon-S3-Pfad an. Wenn Sie die Spark-UI-Überwachungsfunktion verwenden, bereinigt AWS  Glue die Spark-Ereignisprotokolle alle 30 Sekunden in diesem Amazon-S3-Pfad über einen Bucket, der als temporäres Verzeichnis zum Speichern von Spark-UI-Ereignissen verwendet werden kann.

--TempDir

Gibt einen Amazon-S3-Pfad zu einem Bucket an, der als temporäres Verzeichnis für den Auftrag verwendet werden kann.

Um beispielsweise ein temporäres Verzeichnis zu setzen, übergeben Sie das Argument:

'--TempDir': 's3-path-to-directory'

Anmerkung

AWS Glue erstellt einen temporären Bucket für Jobs, falls noch kein Bucket in einer Region existiert. Dieser Bucket erlaubt möglicherweise den öffentlichen Zugriff. Sie können entweder den Bucket in Amazon S3 ändern, um die öffentliche Zugriffssperre festzulegen, oder den Bucket später löschen, nachdem alle Aufträge in dieser Region abgeschlossen sind.

--use-postgres-driver

Wenn dieser Wert auf gesetzt wirdtrue, priorisiert er den JDBC Postgres-Treiber im Klassenpfad, um einen Konflikt mit dem Amazon Redshift Redshift-Treiber zu vermeiden. JDBC Diese Option ist nur in AWS Glue Version 2.0 verfügbar.

--user-jars-first

Wenn Sie diesen Wert auf setzentrue, werden die zusätzlichen JAR Dateien des Kunden im Klassenpfad priorisiert. Diese Option ist nur in AWS Glue Version 2.0 oder höher verfügbar.

--conf

Sie steuert die Spark-Konfigurationsparameter. Sie ist für fortschrittliche Anwendungsfälle.

--encryption-type

Legacy-Parameter. Das entsprechende Verhalten sollte über Sicherheitskonfigurationen konfiguriert werden. Weitere Informationen zu Sicherheitskonfigurationen finden Sie unter Verschlüsseln von Daten, die von AWS Glue geschrieben werden.