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Vous pouvez utiliser le plugin AWS Glue console, AWS Command Line Interface (AWS CLI) ou AWS Glue API pour arrêter l'exécution d'un flux de travail. Lorsque vous arrêtez un cycle de flux de travail, toutes les tâches et tous les crawlers en cours d'exécution sont immédiatement arrêtés, tandis que ceux qui n'ont pas encore été lancés ne démarreront jamais. Cela peut prendre jusqu'à une minute pour que toutes les tâches et tous les crawlers en cours d'exécution s'arrêtent. L'état du cycle de flux de travail passe de Running (Exécution en cours) à Stopping (Arrêt en cours), puis lorsque le cycle de flux de travail est complètement arrêté, l'état passe à Stopped (Arrêté).
Une fois le cycle de flux de travail arrêté, vous pouvez afficher le graphique d'exécution pour voir les tâches et les crawlers abandonnés, ainsi que ceux qui n'ont jamais démarré. Vous pouvez ensuite déterminer si vous devez prendre des mesures spécifiques pour garantir l'intégrité des données. L'arrêt d'un cycle de flux de travail n'entraîne aucune opération de restauration automatique.
Pour arrêter l'exécution d'un flux de travail (console)
Ouvrez la AWS Glue console à l'adresse https://console.aws.amazon.com/glue/
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Dans le panneau de navigation, sous ETL, sélectionnez Workflows (Flux de travail).
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Choisissez un flux de travail en cours d'exécution, puis choisissez l'onglet History (Historique).
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Choisissez le cycle de flux de travail, puis choisissez Stop run (Arrêter ce cycle).
L'état d'exécution passe à Stopping (Arrêt en cours).
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(Facultatif) Choisissez le cycle de flux de travail, puis (Optional) Choose the workflow run, choose (Afficher les détails de l'exécution) et consultez le graphique d'exécution.
Pour arrêter un cycle de flux de travail (AWS CLI)
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Entrez la commande suivante. Remplacez
<workflow-name>par le nom du flux de travail et<run-id>par l'ID d'exécution du flux de travail à arrêter.aws glue stop-workflow-run --name<workflow-name>--run-id<run-id>Voici un exemple de la commande stop-workflow-run.
aws glue stop-workflow-run --name my-workflow --run-id wr_137b88917411d128081069901e4a80595d97f719282094b7f271d09576770354
