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Tutorial: configuración de un cuaderno de Jupyter en JupyterLab para probar y depurar scripts ETL

En este tutorial, se conecta un bloc de notas Jupyter en JupyterLab que se ejecuta en su máquina local a un punto de enlace de desarrollo. Esto se hace para poder ejecutar, depurar y probar de forma interactiva los scripts de ETL (extracción, transformación y carga) de AWS Glue antes de implementarlos. Este tutorial utiliza enrutamiento de puertos Secure Shell (SSH) para conectar su máquina local a un punto de enlace de desarrollo de AWS Glue. Para obtener más información, consulte Port forwarding (Enrutamiento de puertos) en Wikipedia.

Paso 1: instalar JupyterLab y Sparkmagic

Puede instalar JupyterLab con conda o pip. conda es un sistema de código abierto para la administración de paquetes y de entorno que se ejecuta en Windows, macOS y Linux. pip es el instalador del paquete para Python.

Si realizará la instalación en macOS, debe tener instalado Xcode para poder instalar Sparkmagic.

Paso 2: inicie JupyterLab

Cuando inicia JupyterLab, su navegador web predeterminado se abre automáticamente y se muestra la URL http://localhost:8888/lab/workspaces/{workspace_name}.

$ jupyter lab

Paso 3: inicie el enrutamiento de puertos SSH para conectarse a su punto de conexión de desarrollo

A continuación, use el enrutamiento de puertos locales SSH para redireccionar un puerto local (aquí, 8998) al destino remoto definido por AWS Glue (169.254.76.1:8998).

Paso 4: ejecute un fragmento de script sencillo en un párrafo del bloc de notas

Ahora su bloc de notas en JupyterLab debería funcionar con su punto de enlace de desarrollo. Escriba el siguiente fragmento de script en el bloc de notas y ejecútelo.

import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
 
# Create a Glue context
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
 
# Create a DynamicFrame using the 'persons_json' table
persons_DyF = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database="legislators", table_name="persons_json")
 
# Print out information about *this* data
print("Count:  ", persons_DyF.count())
persons_DyF.printSchema()

La salida del script es la siguiente.

 Count:  1961
 root
 |-- family_name: string
 |-- name: string
 |-- links: array
 |    |-- element: struct
 |    |    |-- note: string
 |    |    |-- url: string
 |-- gender: string
 |-- image: string
 |-- identifiers: array
 |    |-- element: struct
 |    |    |-- scheme: string
 |    |    |-- identifier: string
 |-- other_names: array
 |    |-- element: struct
 |    |    |-- note: string
 |    |    |-- name: string
 |    |    |-- lang: string
 |-- sort_name: string
 |-- images: array
 |    |-- element: struct
 |    |    |-- url: string
 |-- given_name: string
 |-- birth_date: string
 |-- id: string
 |-- contact_details: array
 |    |-- element: struct
 |    |    |-- type: string
 |    |    |-- value: string
 |-- death_date: string

Solución de problemas