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Conexiones Redshift

Puede usar Glue for Spark AWS para leer y escribir en tablas en bases de datos de Amazon Redshift. Al conectarse a las bases de datos de Amazon Redshift, Glue AWS mueve los datos a través de Amazon S3 para lograr el máximo rendimiento mediante el SQL y los comandos de Amazon Redshift COPY y UNLOAD. En Glue 4.0 AWS y versiones posteriores, puede utilizar la integración de Amazon Redshift para Apache Spark para leer y escribir con optimizaciones y funciones específicas de Amazon Redshift además de las disponibles al conectarse a través de versiones anteriores.

Descubra cómo Glue AWS facilita más que nunca a los usuarios de Amazon Redshift la migración a Glue AWS para la integración de datos sin servidor y la ETL.

Configuración de las conexiones de Redshift

Para utilizar los clústeres de Amazon Redshift en Glue AWS, necesitará algunos requisitos previos:

Configuración de roles de IAM

Configurar la función para el clúster de Amazon Redshift

Su clúster de Amazon Redshift debe poder leer y escribir en Amazon S3 para poder integrarse con los trabajos de Glue AWS. Para ello, puede asociar los roles de IAM al clúster de Amazon Redshift al que desee conectarse. Su función debe tener una política que permita leer y escribir en su directorio temporario de Amazon S3. Su función debe tener una relación de confianza que permita al redshift.amazonaws.com.rproxy.goskope.comservicio hacerloAssumeRole.

Configure el rol para el trabajo de Glue AWS

El trabajo de Glue AWS necesita un rol para acceder al bucket de Amazon S3. No necesita permisos de IAM para el clúster de Amazon Redshift, su acceso se controla mediante la conectividad de Amazon VPC y las credenciales de su base de datos.

Configuración de Amazon VPC

Configurar Glue AWS

Deberá crear una conexión al Catálogo de datos de AWS Glue que proporcione información de conexión de Amazon VPC.

Ejemplo: lectura de tablas de Amazon Redshift

Puede leer los clústeres desde Amazon Redshift y los entornos de Amazon Redshift sin servidor.

Requisitos previos: una tabla de Amazon Redshift de la que quiera leer. Siga los pasos de la sección anterior Configuración de las conexiones de Redshift después de los cuales debe tener el URI de Amazon S3 para un directorio temporario, temp-s3-dir y un rol de IAM, rs-role-name (en la cuenta role-account-id).

Using the Data Catalog

Requisitos previos adicionales: una base de datos del catálogo de datos y una tabla para la tabla de Amazon Redshift de la que desee leer. Para obtener más información sobre las tablas de catálogo, consulte Detección y catalogación de datos en AWS Glue. Tras crear una entrada para su tabla de Amazon Redshift, identificará su conexión con un redshift-dc-database-name y un redshift-table-name.

Configuración: en las opciones de función, identificará la tabla del catálogo de datos con los parámetros database y table_name. Identificará su directorio temporario de Amazon S3 con redshift_tmp_dir. También proporcionará rs-role-name con la clave aws_iam_role del parámetro additional_options.

 glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database = "redshift-dc-database-name", 
    table_name = "redshift-table-name", 
    redshift_tmp_dir = args["temp-s3-dir"], 
    additional_options = {"aws_iam_role": "arn:aws:iam::role-account-id:role/rs-role-name"}) 
        

Connecting directly

Requisitos previos adicionales: necesitará el nombre de su tabla de Amazon Redshift redshift-table-name. Necesitará la información de conexión JDBC para el clúster de Amazon Redshift que almacena esa tabla. Deberá proporcionar la información de conexión con el host, el puerto, redshift-database-name, el nombre de usuario y la contraseña.

Puede recuperar la información de conexión de la consola de Amazon Redshift cuando trabaje con clústeres de Amazon Redshift. Si utiliza Amazon Redshift sin servidor, consulte Conexión a Amazon Redshift sin servidor en la documentación de Amazon Redshift.

Configuración: en las opciones de función, identificará los parámetros de conexión con url, dbtable, user y password. Identificará su directorio temporario de Amazon S3 con redshift_tmp_dir. Puede especificar su rol de IAM mediante la utilización de aws_iam_role cuando utiliza from_options. La sintaxis es similar a la de la conexión a través del catálogo de datos, pero los parámetros se colocan en el mapa connection_options.

Es una mala práctica codificar las contraseñas en los scripts de Glue AWS. Considere la posibilidad de almacenar sus contraseñas en AWS Secrets Manager y recuperarlas en su script con el SDK para Python (Boto3).

my_conn_options = {  
    "url": "jdbc:redshift://host:port/redshift-database-name",
    "dbtable": "redshift-table-name",
    "user": "username",
    "password": "password",
    "redshiftTmpDir": args["temp-s3-dir"],
    "aws_iam_role": "arn:aws:iam::account id:role/rs-role-name"
}

df = glueContext.create_dynamic_frame.from_options("redshift", my_conn_options)
        

Ejemplo: escribir en tablas de Amazon Redshift

Puede leer los clústeres desde Amazon Redshift y los entornos de Amazon Redshift sin servidor.

Requisitos previos: Un clúster de Amazon Redshift y siga los pasos de la sección anterior Configuración de las conexiones de Redshift después de los cuales debe tener el URI de Amazon S3 para un directorio temporario, temp-s3-dir y un rol de IAM, rs-role-name, (en la cuenta role-account-id). También necesitará un DynamicFrame cuyos contenido desee escribir en la base de datos.

Using the Data Catalog

Requisitos previos adicionales: una base de datos del catálogo de datos para el clúster de Amazon Redshift y una tabla a la que desee escribir. Para obtener más información sobre las tablas de catálogo, consulte Detección y catalogación de datos en AWS Glue. Identificará su conexión con redshift-dc-database-name y la tabla de destino con redshift-table-name.

Configuración: en las opciones de función, identificará su base de datos del catálogo de datos con el parámetro database y, a continuación, proporcionará la tabla con table_name. Identificará su directorio temporario de Amazon S3 con redshift_tmp_dir. También proporcionará rs-role-name con la clave aws_iam_role del parámetro additional_options.

 glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(
    frame = input dynamic frame, 
    database = "redshift-dc-database-name", 
    table_name = "redshift-table-name", 
    redshift_tmp_dir = args["temp-s3-dir"], 
    additional_options = {"aws_iam_role": "arn:aws:iam::account-id:role/rs-role-name"}) 
        

Connecting through a AWS Glue connection

Puede conectarse a Amazon Redshift directamente mediante el uso del método write_dynamic_frame.from_options. Sin embargo, en lugar de insertar los detalles de la conexión directamente en el script, puede hacer referencia a los detalles de la conexión almacenados en una conexión del catálogo de datos con el método from_jdbc_conf. Puede hacerlo sin tener que rastrear ni crear tablas del catálogo de datos para la base de datos. Para obtener más información sobre las conexiones de catálogo, consulte Conexión a datos.

Requisitos previos adicionales: una conexión del catálogo de datos para su base de datos y una tabla de Amazon Redshift de la que desee leer.

Configuración: identificará su conexión al catálogo de datos con dc-connection-name. Identificará la base de datos y la tabla de Amazon Redshift con redshift-table-name y redshift-database-name. Deberá proporcionar la información de conexión del catálogo de datos con catalog_connection y la información de Amazon Redshift junto con dbtable y database. La sintaxis es similar a la de la conexión a través del catálogo de datos, pero los parámetros se colocan en el mapa connection_options.

my_conn_options = {
    "dbtable": "redshift-table-name",
    "database": "redshift-database-name",
    "aws_iam_role": "arn:aws:iam::role-account-id:role/rs-role-name"
}

glueContext.write_dynamic_frame.from_jdbc_conf(
    frame = input dynamic frame, 
    catalog_connection = "dc-connection-name", 
    connection_options = my_conn_options, 
    redshift_tmp_dir = args["temp-s3-dir"])
	
        

Referencia de opción de conexión a Amazon Redshift

Las opciones de conexión básicas que se utilizan en todas las conexiones JDBC de Glue AWS para configurar información similar a url, user y password son consistentes con todos los tipos de JDBC. Para obtener más información acerca de los parámetros de JDBC, consulte Referencia de opciones de conexión de JDBC.

El tipo de conexión Amazon Redshift requiere algunas opciones de conexión adicionales:

Opciones de conexión adicionales disponibles en Glue 4.0+ AWS

También puede transferir opciones para el nuevo conector Amazon Redshift a través de las opciones de conexión de Glue AWS. Para obtener una lista completa de las opciones de conectores compatibles, consulte la sección Spark SQL parameters (Parámetros de Spark SQL) en Amazon Redshift integration for Apache Spark (Integración de Amazon Redshift para Apache Spark).

Para su comodidad, aquí reiteramos algunas opciones nuevas:

Estos nuevos parámetros se pueden utilizar de las siguientes maneras.

Nuevas opciones para mejorar el rendimiento

El nuevo conector presenta algunas opciones nuevas de mejora del rendimiento:

Para obtener información sobre el uso de estas opciones, consulte Amazon Redshift integration for Apache Spark (Integración de Amazon Redshift para Apache Spark). Le recomendamos que no active autopushdown.s3_result_cache cuando tenga operaciones de lectura y escritura mixtas, ya que los resultados almacenados en caché pueden contener información obsoleta. La opción unload_s3_format se define como PARQUET de forma predeterminada para el comando UNLOAD a fin de mejorar el rendimiento y reducir el costo de almacenamiento. Para utilizar el comportamiento predeterminado del comando UNLOAD, restablezca la opción a TEXT.

Nueva opción de cifrado para lectura

De forma predeterminada, los datos de la carpeta temporal que AWS Glue utiliza al leer datos de la tabla de Amazon Redshift se cifran mediante el cifrado SSE-S3. A fin de utilizar las claves administradas por el cliente de AWS Key Management Service (AWS KMS) para cifrar los datos, puede configurar ("sse_kms_key" → kmsKey), donde ksmKey es el ID de clave de AWS KMS, en lugar de la opción de configuración heredada ("extraunloadoptions" → s"ENCRYPTED KMS_KEY_ID '$kmsKey'") de la versión 3.0 de AWS Glue.

datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
  database = "database-name", 
  table_name = "table-name", 
  redshift_tmp_dir = args["TempDir"],
  additional_options = {"sse_kms_key":"<KMS_KEY_ID>"}, 
  transformation_ctx = "datasource0"
)

Compatibilidad con URL de JDBC basadas en IAM

El nuevo conector admite una URL de JDBC basada en IAM, por lo que no es necesario pasar un usuario o contraseña ni un secreto. Con una URL de JDBC basada en IAM, el conector utiliza el rol de tiempo de ejecución del trabajo para acceder al origen de datos de Amazon Redshift.

Paso 1: adjunte la siguiente política mínima requerida a su rol de tiempo de ejecución del trabajo de AWS Glue.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "VisualEditor0",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "redshift:GetClusterCredentials",
            "Resource": [
                "arn:aws:redshift:<region>:<account>:dbgroup:<cluster name>/*",
                "arn:aws:redshift:*:<account>:dbuser:*/*",
                "arn:aws:redshift:<region>:<account>:dbname:<cluster name>/<database name>"
            ]
        },
        {
            "Sid": "VisualEditor1",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "redshift:DescribeClusters",
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

Paso 2: utilice la URL de JDBC basada en IAM de la siguiente manera. Especifique una nueva opción DbUser con el nombre de usuario de Amazon Redshift con el que se está conectando.

conn_options = {
     // IAM-based JDBC URL
    "url": "jdbc:redshift:iam://<cluster name>:<region>/<database name>",
    "dbtable": dbtable,
    "redshiftTmpDir": redshiftTmpDir,
    "aws_iam_role": aws_iam_role,
    "DbUser": "<Redshift User name>" // required for IAM-based JDBC URL
    }

redshift_write = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=dyf,
    connection_type="redshift",
    connection_options=conn_options
)

redshift_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="redshift",
    connection_options=conn_options
)

Migración de la versión 3.0 de AWS Glue a la versión 4.0

En Glue 4.0 AWS, los trabajos de ETL tienen acceso a un nuevo conector de Spark para Amazon Redshift y a un nuevo controlador JDBC con diferentes opciones y configuraciones. El nuevo conector y controlador de Amazon Redshift están diseñados con el rendimiento como objetivo y mantienen la coherencia transaccional de los datos. Estos productos están registrados en la documentación de Amazon Redshift. Para obtener más información, consulte:

Restricción de identificadores y nombres de tablas o columnas

El nuevo conector y el controlador de Spark para Amazon Redshift tienen un requisito más restringido para el nombre de tablas de Redshift. Si necesita más información, consulte Nombres e identificadores para definir el nombre de una tabla de Amazon Redshift. Es posible que el flujo de trabajo de marcador de trabajo no funcione con un nombre de tabla que no coincida con las reglas y con ciertos caracteres, como un espacio.

Si tiene tablas heredadas con nombres que no se ajustan a las reglas indicadas en Nombres e identificadores y tiene problemas con los marcadores (los trabajos vuelven a procesar datos antiguos de tablas de Amazon Redshift), le recomendamos que cambie el nombre de las tablas. Para obtener más información, consulte Ejemplos de ALTER TABLE.

Cambio de tempformat predeterminado en DataFrame

El conector de Spark de la versión 3.0 de AWS Glue establece de forma predeterminada el valor de tempformat en CSV al escribir en Amazon Redshift. Para mantener la coherencia, en la versión 3.0 de AWS Glue, el DynamicFrame sigue estableciendo el valor predeterminado de tempformat para usar CSV. Si ha utilizado con anterioridad las API de Dataframe de Spark directamente con el conector de Spark para Amazon Redshift, puede establecer el tempformat en CSV en las opciones DataframeReader o Writer. De lo contrario, tempformat adopta AVRO como valor predeterminado en el nuevo conector de Spark.

Cambio de conducta: asignación del tipo de datos REAL de Amazon Redshift al tipo de datos FLOAT de Spark en lugar de DOUBLE

En la versión 3.0 de AWS Glue, el tipo REAL de Amazon Redshift se convierte a un tipo DOUBLE de Spark. El nuevo conector de Spark para Amazon Redshift ha actualizado el comportamiento para que el tipo REAL de Amazon Redshift se convierta al tipo FLOAT de Spark y viceversa. Si tiene un caso de uso heredado en el que aún desea que el tipo REAL de Amazon Redshift se asigne a un tipo DOUBLE de Spark, puede utilizar la siguiente solución alternativa:

Ejemplo de código:

dyf_cast = dyf.apply_mapping([('a', 'long', 'a', 'long'), ('b', 'float', 'b', 'double')])