Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Tutorial: Siapkan notebook Jupyter JupyterLab untuk menguji dan men-debug skrip ETL

Dalam tutorial ini, Anda menghubungkan notebook Jupyter saat JupyterLab berjalan di mesin lokal Anda ke titik akhir pengembangan. Anda melakukan ini sehingga Anda dapat secara interaktif menjalankan, melakukan debug, dan menguji skrip extract, transform, and load (ETL) AWS Glue sebelum men-deploy-nya. Tutorial ini menggunakan penerusan port Secure Shell (SSH) untuk menghubungkan mesin lokal Anda ke titik akhir pengembangan AWS Glue. Untuk informasi selengkapnya, lihat Penerusan port di Wikipedia.

Langkah 1: Instal JupyterLab dan Sparkmagic

Anda dapat menginstal JupyterLab dengan menggunakan conda ataupip. condaadalah sistem manajemen paket open-source dan sistem manajemen lingkungan yang berjalan di Windows, macOS, dan Linux. pipadalah penginstal paket untuk Python.

Jika Anda menginstal di macOS, maka Anda harus menginstal Xcode sebelum Anda dapat menginstal Sparkmagic.

Langkah 2: Mulai JupyterLab

Ketika Anda mulai JupyterLab, browser web default Anda secara otomatis dibuka, dan URL http://localhost:8888/lab/workspaces/{workspace_name} ditampilkan.

$ jupyter lab

Langkah 3: Memulai penerusan port SSH untuk terhubung ke titik akhir pengembangan Anda

Selanjutnya, gunakan penerusan port lokal SSH untuk meneruskan port lokal (di sini, 8998) ke tujuan jarak jauh yang ditentukan oleh AWS Glue (169.254.76.1:8998).

Langkah 4: Jalankan fragmen skrip sederhana dalam paragraf notebook

Sekarang notebook Anda JupyterLab harus bekerja dengan titik akhir pengembangan Anda. Masukkan fragmen skrip berikut ke notebook Anda dan jalankan.

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()

Output dari skrip tersebut adalah sebagai berikut.

 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

Pemecahan Masalah