Step Functions で AWS Glue DataBrew ジョブを開始する

DataBrew 統合を使用して、Step Functions で分析および機械学習のワークフローにデータのクリーニングとデータの正規化手順を追加する方法について説明します。

Step Functions で AWS サービスと統合することについては、「 サービスとの統合」および「Step Functions でサービス API にパラメータを渡す」を参照してください。

以下には、リクエスト/レスポンス DataBrew ジョブがスタートする 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、DataBrew ジョブをスタートする 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"
          },
        

サポートされている DataBrew API

DataBrew を呼び出すための IAM ポリシー

以下のテンプレート例では、ステートマシンの定義におけるリソースに基づき、AWS Step Functions による IAM ポリシーの生成方法を示しています。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/*"
            ]
        }
    ]
}