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スタート AWS Glue DataBrew Step Functions を使用した ジョブ

DataBrew 統合を使用して、Step Functions を使用して分析ワークフローと機械学習ワークフローにデータクリーニングとデータ正規化ステップを追加する方法について説明します。

との統合について学ぶには AWS Step Functions の サービスについては、 サービスとの統合「」および「」を参照してくださいStep Functions APIのサービスへのパラメータの受け渡し。

以下には、リクエスト/レスポンス DataBrewジョブを開始するTask状態が含まれます。

"DataBrew StartJobRun": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:aws:states:::databrew:startJobRun",
            "Parameters": {
               "Name": "sample-proj-job-1"
            },
            "Next": "NEXT_STATE"
          },
        

以下には、同期 DataBrew ジョブを開始するTask状態が含まれます。

"DataBrew StartJobRun": {
           "Type": "Task",
           "Resource": "arn:aws:states:::databrew:startJobRun.sync",
           "Parameters": {
              "Name": "sample-proj-job-1"
           },
           "Next": "NEXT_STATE"
          },
        

サポート対象 DataBrew APIs

IAM を呼び出すための ポリシー DataBrew

次のサンプルテンプレートは、 AWS Step Functions は、ステートマシン定義のリソースに基づいてIAMポリシーを生成します。詳細については、「Step Functions が統合サービスのIAMポリシーを生成する方法」および「Step Functions でサービス統合パターンを検出する」を参照してください。

Run a Job (.sync)

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "databrew:startJobRun",
                "databrew:listJobRuns",
                "databrew:stopJobRun"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:databrew:{{region}}:{{accountId}}:job/*"
            ]
        }
    ]
}

Request Response

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "databrew:startJobRun"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:databrew:{{region}}:{{accountId}}:job/*"
            ]
        }
    ]
}