쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

작업 스크립트 편집 또는 업로드

포커스 모드
작업 스크립트 편집 또는 업로드 - AWS Glue

AWS Glue Studio 시각적 편집기를 사용하여 작업 스크립트를 편집하거나 고유한 스크립트를 업로드합니다.

작업이 AWS Glue Studio로 생성된 경우에만 시각적 편집기를 사용하여 작업 노드를 편집할 수 있습니다. 작업이 AWS Glue 콘솔, API 명령 또는 명령줄 인터페이스(CLI)로 생성된 경우 AWS Glue Studio의 스크립트 편집기를 사용하여 작업 스크립트, 파라미터, 일정을 편집할 수 있습니다. 작업을 스크립트 전용 모드로 변환하여 AWS Glue Studio에서 생성된 작업의 스크립트를 편집할 수도 있습니다.

작업 스크립트를 편집하거나 자체 스크립트를 업로드하려면
  1. 새 작업을 생성하는 경우 [작업(Jobs)] 페이지에서 [Spark 스크립트 편집기(Spark script editor)] 옵션을 선택하여 Spark 작업을 생성하거나 [Python 셸 스크립트 편집기(Python Shell script editor)]를 선택하여 Python 셸 작업을 생성합니다. 새 스크립트를 작성하거나 기존 스크립트를 업로드할 수 있습니다. [Spark 스크립트 편집기(Spark script editor)]를 선택하면 Scala 또는 Python 스크립트를 작성하거나 업로드할 수 있습니다. [Python Shell 스크립트 편집기(Python Shell script editor)]를 선택하면 Python 스크립트만 작성하거나 업로드할 수 있습니다.

    새 작업을 만드는 옵션을 선택한 후 나타나는 [옵션(Options)] 섹션에서 시작 스크립트로 시작하거나([표준 문안 코드로 새 스크립트 생성(Create a new script with boilerplate code)]) 작업 스크립트로 사용할 로컬 파일을 업로드할 수 있습니다.

    [Spark 스크립트 편집기(Spark script editor)]를 선택한 경우 Python 또는 Scala 스크립트 파일을 업로드할 수 있습니다. Scala 스크립트는 파일 확장명이 .scala여야 합니다. Python 스크립트는 Python 유형의 파일로 인식되어야 합니다. [Python Shell 스크립트 편집기(Python Shell script editor)]를 선택하면 Python 스크립트 파일만 업로드할 수 있습니다.

    선택을 마쳤으면 [생성(Create)]을 선택하여 작업을 생성하고 시각적 편집기를 엽니다.

  2. 새 작업 또는 저장된 작업에 대한 시각적 작업 편집기로 이동한 다음 [스크립트(Script)] 탭을 선택합니다.

  3. 스크립트 편집기 옵션 중 하나를 사용하여 새 작업을 생성하지 않았고 기존 작업에 대한 스크립트를 편집한 적이 없는 경우 [스크립트(Script)] 탭에 머리글 [스크립트(잠김)(Script (Locked))]가 표시됩니다. 이는 스크립트 편집기가 읽기 전용 모드임을 의미합니다. [스크립트 편집(Edit script)]을 선택하여 편집할 스크립트의 잠금을 해제합니다.

    스크립트를 편집 가능하게 만들기 위해 AWS Glue Studio는 작업을 시각적 작업에서 스크립트 전용 작업으로 변환합니다. 편집을 위해 스크립트를 잠금 해제하면 저장한 후 이 작업에 대해 더 이상 시각적 편집기를 사용할 수 없습니다.

    확인 창에서 [확인(Confirm)]을 선택하여 계속하거나 [취소(Cancel)]를 선택하여 작업을 시각적 편집에 사용할 수 있도록 유지합니다.

    [확인(Confirm)]를 선택하면 [시각적(Visual)] 탭이 더 이상 편집기에 표시되지 않습니다. AWS Glue Studio를 사용하여 스크립트 편집기로 스크립트를 수정하거나, 작업 세부 정보 또는 일정을 수정하거나, 작업 실행을 볼 수 있습니다.

    참고

    작업을 저장할 때까지 스크립트 전용 작업으로의 변환은 영구적이지 않습니다. 콘솔 웹 페이지를 새로 고치거나 저장하기 전에 작업을 다고 시각적 편집기에서 다시 열면 시각적 편집기에서 개별 노드를 계속 편집할 수 있습니다.

  4. 필요에 따라 스크립트를 편집합니다.

    스크립트 편집을 마치면 [저장(Save)]을 선택하여 작업을 저장하고 시각적 객체에서 스크립트 전용으로 작업을 영구적으로 변환합니다.

  5. (선택 사항) AWS Glue Studio 콘솔의 스크립트(Script) 탭에서 다운로드(Download) 버튼을 선택하여 스크립트를 다운로드할 수 있습니다. 이 버튼을 선택하면 새 브라우저 창이 열리고 Amazon S3의 해당 위치에 있는 스크립트가 표시됩니다. 작업의 [작업 세부 정보(Job details)] 탭에 있는 [스크립트 파일 이름(Script filename)] 및 [스크립트 경로(Script path)] 파라미터는 Amazon S3에 있는 스크립트 파일의 이름과 위치를 결정합니다.

    스크린샷은 작업 세부 정보(Job details) 탭이 선택된 AWS Glue Studio의 시각적 편집기를 보여줍니다. 페이지의 고급 속성 섹션이 확장되고 스크립트 파일 이름 및 스크립트 경로 파라미터가 표시됩니다. 스크립트 파일 이름 필드에 Join test job.py가 표시되고 스크립트 경로 필드에 s3://aws-glue-assets-111122223333-u가 표시됩니다.

    작업을 저장할 때 AWS Glue는 이 필드에서 지정한 위치에 작업 스크립트를 저장합니다. Amazon S3 내의 이 위치에서 스크립트 파일을 수정할 경우 AWS Glue Studio는 다음에 작업을 편집할 때 수정된 스크립트를 로드합니다.

AWS Glue Studio에서 Scala 스크립트 생성 및 편집

작업 생성을 위해 스크립트 편집기를 선택하면 기본적으로 작업 프로그래밍 언어가 Python 3로 설정됩니다. 스크립트를 업로드하는 대신 새 스크립트를 작성하도록 선택할 경우 AWS Glue Studio는 Python으로 작성된 표준 문안 텍스트로 새 스크립트를 시작합니다. 대신 Scala 스크립트를 작성하려면 먼저 Scala를 사용하도록 스크립트 편집기를 구성해야 합니다.

참고

Scala를 작업의 프로그래밍 언어로 선택하고 시각적 편집기를 사용하여 작업을 설계하면 생성된 작업 스크립트가 Scala로 작성되고 추가 작업이 필요하지 않습니다.

AWS Glue Studio에서 새 Scala 스크립트를 작성하려면
  1. [Spark 스크립트 편집기(Spark script editor)] 옵션을 선택하여 새 작업을 생성합니다.

  2. [옵션(Options)]에서 [표준 문안 코드로 새 스크립트 생성(Create a new script with boilerplate code)]을 선택합니다.

  3. [작업 세부 정보(Job details)] 탭을 선택하고 [언어(Language)]를 Scala(Python 3 대신)로 설정합니다.

    참고

    작업을 생성하기 위해 [Spark 스크립트 편집기(Spark script editor)] 옵션을 선택하면 작업의 [유형(Type)] 속성이 Spark로 자동 설정됩니다.

  4. [스크립트(Script)] 탭을 클릭합니다.

  5. Python 표준 문안 텍스트를 제거합니다. 다음 Scala 표준 문안 텍스트로 바꿀 수 있습니다.

    import com.amazonaws.services.glue.{DynamicRecord, GlueContext} import org.apache.spark.SparkContext import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser import com.amazonaws.services.glue.util.Job object MyScript { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc: SparkContext = new SparkContext() val glueContext: GlueContext = new GlueContext(sc) } }
  6. 편집기에서 Scala 작업 스크립트를 작성합니다. 필요에 따라 import 문을 더 추가합니다.

AWS Glue Studio에서 Python 셸 작업 생성 및 편집

작업을 생성하기 위해 Python 셸 스크립트 편집기를 선택하면 기존 Python 스크립트를 업로드하거나 새 스크립트를 작성할 수 있습니다. 새 스크립트를 작성하도록 선택하면 표준 문안 코드가 새 Python 작업 스크립트에 추가됩니다.

새 Python 셸 작업을 생성하려면

AWS Glue Studio에서 작업 시작의 지침을 참조하세요.

Python 셸 작업에 지원되는 작업 속성은 Spark 작업에 지원되는 속성과 동일하지 않습니다. 다음 목록은 [작업 세부 정보(Job details)] 탭에서 Python 셸 작업에 사용 가능한 작업 파라미터의 변경 사항을 설명합니다.

  • 작업의 [유형(Type)] 속성은 Python Shell로 자동 설정되며 변경할 수 없습니다.

  • [언어(Language)] 대신 작업에 대한 [Python 버전(Python version)] 속성이 있습니다. 현재 AWS Glue Studio에서 생성된 Python 셸 작업은 Python 3.6을 사용합니다.

  • [Glue 버전(Glue version)] 속성은 Python 셸 작업에 적용되지 않으므로 사용할 수 없습니다.

  • [작업자 유형(Worker type)] 및 [작업자 수(Number of workers)] 대신 [데이터 처리 장치(Data processing units)] 속성이 표시됩니다. 이 작업 속성은 작업을 실행할 때 Python 셸에서 사용하는 DPU(데이터 처리 장치) 수를 결정합니다.

  • [작업 북마크(Job bookmark)] 속성은 Python 셸 작업에 지원되지 않기 때문에 사용할 수 없습니다.

  • [고급 속성(Advanced properties)]에서 Python 셸 작업에는 다음 속성을 사용할 수 없습니다.

    • 작업 지표

    • 연속 로깅

    • [Spark UI] 및 ]Spark UI 로그 경로(Spark UI logs path)]

    • 머리글 [라이브러리(Libraries)] 아래의 [종속 jar 경로(Dependent jars path)]

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