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사용자 지정 시각적 스크립트의 예

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사용자 지정 시각적 스크립트의 예 - AWS Glue

다음 예에서는 동일한 변환을 수행합니다. 하지만 두 번째 예제(SparkSQL)가 가장 깔끔하고 가장 효율적이며, 그 다음은 Pandas UDF이며, 첫 번째 예제의 하위 수준 매핑이 마지막입니다. 다음 예제는 두 열을 합산하는 간단한 변환의 전체 예입니다.

from awsglue import DynamicFrame # You can have other auxiliary variables, functions or classes on this file, it won't affect the runtime def record_sum(rec, col1, col2, resultCol): rec[resultCol] = rec[col1] + rec[col2] return rec # The number and name of arguments must match the definition on json config file # (expect self which is the current DynamicFrame to transform # If an argument is optional, you need to define a default value here # (resultCol in this example is an optional argument) def custom_add_columns(self, col1, col2, resultCol="result"): # The mapping will alter the columns order, which could be important fields = [field.name for field in self.schema()] if resultCol not in fields: # If it's a new column put it at the end fields.append(resultCol) return self.map(lambda record: record_sum(record, col1, col2, resultCol)).select_fields(paths=fields) # The name we assign on DynamicFrame must match the configured "functionName" DynamicFrame.custom_add_columns = custom_add_columns

다음 예제는 SparkSQL API를 활용하는 동일한 변환입니다.

from awsglue import DynamicFrame # The number and name of arguments must match the definition on json config file # (expect self which is the current DynamicFrame to transform # If an argument is optional, you need to define a default value here # (resultCol in this example is an optional argument) def custom_add_columns(self, col1, col2, resultCol="result"): df = self.toDF() return DynamicFrame.fromDF( df.withColumn(resultCol, df[col1] + df[col2]) # This is the conversion logic , self.glue_ctx, self.name) # The name we assign on DynamicFrame must match the configured "functionName" DynamicFrame.custom_add_columns = custom_add_columns

다음 예제에서는 동일한 변환을 사용하지만 pandas UDF를 사용하므로 일반 UDF를 사용하는 것보다 더 효율적입니다. pandas UDF 작성에 대한 자세한 내용은 Apache Spark SQL 설명서를 참조하세요.

from awsglue import DynamicFrame import pandas as pd from pyspark.sql.functions import pandas_udf # The number and name of arguments must match the definition on json config file # (expect self which is the current DynamicFrame to transform # If an argument is optional, you need to define a default value here # (resultCol in this example is an optional argument) def custom_add_columns(self, col1, col2, resultCol="result"): @pandas_udf("integer") # We need to declare the type of the result column def add_columns(value1: pd.Series, value2: pd.Series) → pd.Series: return value1 + value2 df = self.toDF() return DynamicFrame.fromDF( df.withColumn(resultCol, add_columns(col1, col2)) # This is the conversion logic , self.glue_ctx, self.name) # The name we assign on DynamicFrame must match the configured "functionName" DynamicFrame.custom_add_columns = custom_add_columns
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