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Maintenir les données d'une table cible à jour avec AWS Glue et Athena
Cet exemple de projet montre comment interroger une table cible pour obtenir des données actuelles avec AWS Glue Catalog, puis comment la mettre à jour avec de nouvelles données provenant d'autres sources à l'aide d'Amazon Athena.
Dans ce projet, la machine d'état Step Functions appelle AWS Glue Catalog pour vérifier si une table cible existe dans un compartiment Amazon S3. Si aucune table n'est trouvée, une nouvelle table sera créée. Ensuite, Step Functions exécute une requête Athena pour ajouter des lignes à la table cible à partir d'une autre source de données : en interrogeant d'abord la table cible pour obtenir la date la plus récente, puis en interrogeant la table source pour obtenir des données plus récentes et en les insérant dans la table cible.
Étape 1 : Création de la machine à états
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Ouvrez la console Step Functions
et choisissez Create state machine. -
Recherchez et choisissez le modèle de démarrage avec lequel vous souhaitez travailler. Choisissez Next (Suivant) pour continuer.
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Choisissez Exécuter une démo pour créer un ready-to-deploy flux de travail et un mode de travail en lecture seule, ou choisissez Construire dessus pour créer une définition de machine à états modifiable sur laquelle vous pourrez vous appuyer pour la déployer ultérieurement.
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Choisissez Utiliser le modèle pour poursuivre votre sélection.
Les prochaines étapes dépendent de votre choix précédent :
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Exécuter une démonstration : vous pouvez consulter la machine à états avant de créer un projet en lecture seule avec des ressources déployées par AWS CloudFormation votre. Compte AWS
Vous pouvez consulter la définition de la machine d'état et, lorsque vous êtes prêt, choisissez Déployer et exécuter pour déployer le projet et créer les ressources.
Le déploiement peut prendre jusqu'à 10 minutes pour créer des ressources et des autorisations. Vous pouvez utiliser le lien Stack ID pour suivre la progression dans AWS CloudFormation.
Une fois le déploiement terminé, vous devriez voir votre nouvelle machine d'état dans la console.
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Tirez parti de cette information : vous pouvez revoir et modifier la définition du flux de travail. Vous devrez peut-être définir des valeurs pour les espaces réservés dans l'exemple de projet avant de tenter d'exécuter votre flux de travail personnalisé.
Note
Des frais standard peuvent s'appliquer pour les services déployés sur votre compte.
Étape 2 : Exécuter la machine à états
Sur la page State machines, choisissez votre exemple de projet.
Sur la page d'exemple de projet, choisissez Démarrer l'exécution.
Dans la boîte de dialogue Démarrer l'exécution, procédez comme suit :
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(Facultatif) Entrez un nom d'exécution personnalisé pour remplacer le nom par défaut généré.
ASCIINon-noms et journalisation
Step Functions accepte les noms des machines d'état, des exécutions, des activités et des étiquettes contenant des caractères autres que des ASCII caractères. Comme ces caractères ne fonctionneront pas avec Amazon CloudWatch, nous vous recommandons de n'utiliser que des ASCII caractères afin de pouvoir suivre les statistiques CloudWatch.
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(Facultatif) Dans la zone de saisie, entrez les valeurs d'entrée sous la formeJSON. Vous pouvez ignorer cette étape si vous lancez une démonstration.
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Choisissez Start execution (Démarrer l'exécution).
La console Step Functions vous dirige vers une page de détails d'exécution où vous pouvez choisir les états dans la vue graphique pour explorer les informations associées dans le Détails de l'étape volet.
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Félicitations !
Vous devriez maintenant disposer d'une démo en cours d'exécution ou d'une définition de machine à états que vous pouvez personnaliser.
