Lavorare con AWS Glue Data Catalog le viste in AWS Glue

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

È possibile creare e gestire le viste in AWS Glue Data Catalog, comunemente note come AWS Glue Data Catalog visualizzazioni. Queste viste sono utili perché supportano più motori di query SQL e consentono di accedere alla stessa vista su AWS servizi diversi, ad esempio Amazon Athena Amazon Redshift, e AWS Glue. È possibile utilizzare viste basate su Apache Iceberg, Apache Hudi e Delta Lake.

Creando una vista nel Data Catalog, puoi utilizzare le concessioni di risorse e i controlli di accesso basati su tag per concedere l'accesso ad AWS Lake Formation essa. Utilizzando questo metodo di controllo degli accessi, non è necessario configurare un accesso aggiuntivo alle tabelle a cui si fa riferimento durante la creazione della vista. Questo metodo di concessione delle autorizzazioni si chiama definer semantics e queste viste sono chiamate definer views. Per ulteriori informazioni sul controllo degli accessi in AWS Lake Formation, consulta Concessione e revoca delle autorizzazioni sulle risorse del Data Catalog nella Guida per gli sviluppatori. AWS Lake Formation

Le visualizzazioni del Data Catalog sono utili per i seguenti casi d'uso:

Creazione di una vista di Catalogo Dati

Puoi creare viste del catalogo dati utilizzando AWS CLI gli script AWS Glue ETL utilizzando Spark SQL. La sintassi per la creazione di una vista del catalogo dati include la specificazione del tipo di vista as MULTI DIALECT e del SECURITY predicato asDEFINER, che indica una vista definente.

Esempio di istruzione SQL per creare una vista del catalogo dati:

CREATE PROTECTED MULTI DIALECT VIEW database_name.catalog_view SECURITY DEFINER
AS SELECT order_date, sum(totalprice) AS price
FROM source_table
GROUP BY order_date;

Dopo aver creato una vista del catalogo dati, puoi utilizzare un ruolo IAM con l'autorizzazione AWS Lake Formation `SELECT` sulla vista per interrogarla da servizi come Amazon Athena Amazon Redshift, o lavori AWS Glue ETL. Non è necessario concedere l'accesso alle tabelle sottostanti a cui si fa riferimento nella vista.

Per ulteriori informazioni sulla creazione e la configurazione delle viste del Data Catalog, consulta Building AWS Glue Data Catalog views nella AWS Lake Formation Developer Guide.

Operazioni di visualizzazione supportate

I seguenti frammenti di comandi mostrano vari modi di lavorare con le viste del catalogo dati:

CREA VISTA

Crea una vista del catalogo di dati. Di seguito è riportato un esempio che mostra la creazione di una vista da una tabella esistente:

CREATE PROTECTED MULTI DIALECT VIEW catalog_view 
SECURITY DEFINER AS SELECT * FROM my_catalog.my_database.source_table

MODIFICA VISTA

Sintassi disponibile:

ALTER VIEW view_name [FORCE] ADD DIALECT AS query
ALTER VIEW view_name [FORCE] UPDATE DIALECT AS query
ALTER VIEW view_name DROP DIALECT

È possibile utilizzare l'FORCE ADD DIALECTopzione per forzare l'aggiornamento dello schema e degli oggetti secondari secondo il nuovo dialetto del motore. Tieni presente che questa operazione può causare errori di query se non lo utilizzi anche FORCE per aggiornare altri dialetti del motore. Di seguito viene mostrato un esempio:

ALTER VIEW catalog_view FORCE ADD DIALECTAS
SELECT order_date, sum(totalprice) AS priceFROM source_tableGROUP BY orderdate;

Quanto segue mostra come modificare una vista per aggiornare il dialetto:

ALTER VIEW catalog_view UPDATE DIALECT AS
SELECT count(*) FROM my_catalog.my_database.source_table;

DESCRIVI LA VISTA

Sintassi disponibile per descrivere una vista:

SHOW COLUMNS {FROM|IN} view_name [{FROM|IN} database_name]— Se l'utente dispone dei requisiti AWS Glue e AWS Lake Formation delle autorizzazioni per descrivere la vista, può elencare le colonne. Di seguito sono riportati un paio di comandi di esempio per la visualizzazione delle colonne:

SHOW COLUMNS FROM my_database.source_table;    
SHOW COLUMNS IN my_database.source_table;

DESCRIBE view_name— Se l'utente dispone dei requisiti AWS Glue e AWS Lake Formation delle autorizzazioni per descrivere la vista, può elencare le colonne della vista insieme ai relativi metadati.

ELIMINA VISTA

Sintassi disponibile:

DROP VIEW [ IF EXISTS ] view_name

L'esempio seguente mostra un'DROPistruzione che verifica l'esistenza di una vista prima di eliminarla:

DROP VIEW IF EXISTS catalog_view;

SHOW CREATE VIEW view_name— Mostra l'istruzione SQL che crea la vista specificata. Di seguito è riportato un esempio che mostra la creazione di una vista del catalogo di dati:

SHOW CREATE TABLE my_database.catalog_view;CREATE PROTECTED MULTI DIALECT VIEW my_catalog.my_database.catalog_view (
  net_profit,
  customer_id,
  item_id,
  sold_date)
TBLPROPERTIES (
  'transient_lastDdlTime' = '1736267222')
SECURITY DEFINER AS SELECT * FROM
my_database.store_sales_partitioned_lf WHERE customer_id IN (SELECT customer_id from source_table limit 10)

MOSTRA VISUALIZZAZIONI

Elenca tutte le viste del catalogo, ad esempio viste normali, visualizzazioni multidialettali (MDV) e MDV senza dialetto Spark. La sintassi disponibile è la seguente:

SHOW VIEWS [{ FROM | IN } database_name] [LIKE regex_pattern]:

Di seguito viene illustrato un comando di esempio per mostrare le viste:

SHOW VIEWS IN marketing_analytics LIKE 'catalog_view*';

Per ulteriori informazioni sulla creazione e la configurazione delle viste del catalogo dati, consulta Building AWS Glue Data Catalog views nella Developer Guide. AWS Lake Formation

Interrogazione di una vista di Catalogo Dati

Dopo aver creato una vista del catalogo dati, puoi interrogare la vista. Il ruolo IAM configurato nei tuoi AWS Glue job deve avere l'autorizzazione Lake Formation SELECT nella vista Data Catalog. Non è necessario concedere l'accesso alle tabelle sottostanti a cui si fa riferimento nella vista.

Dopo aver impostato tutto, puoi interrogare la tua vista. Ad esempio, puoi eseguire la seguente query per accedere a una vista.

SELECT * from my_database.catalog_view LIMIT 10;

Limitazioni

Considerate le seguenti limitazioni quando utilizzate le viste del catalogo dati.