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Uso do formato CSV no AWS Glue

O AWS Glue recupera dados de fontes e grava dados em destinos armazenados e transportados em vários formatos de dados. Se seus dados forem armazenados ou transportados no formato de dados CSV, este documento apresenta os recursos disponíveis para usar seus dados no AWS Glue.

O AWS Glue é compatível com o uso do formato de arquivo de valores separados por vírgulas (CSV). Esse formato é um formato de dados baseado em linha. Em geral, os CSVs não estão em conformidade estrita com um padrão, mas você pode consultar RFC 4180 e RFC 7111 para obter mais informações.

Você pode usar o AWS Glue para ler CSVs do Amazon S3 e de fontes de transmissão, bem como para gravar CSVs no Amazon S3. Você pode ler e gravar arquivos bzip e gzip do S3 que contenham arquivos CSV. Você configura o comportamento de compactação no Parâmetros de conexão do S3 e não na configuração apresentada nesta página.

A tabela a seguir mostra quais são os recursos comuns do AWS Glue compatíveis com a opção de formato CSV.

Exemplo: ler arquivos ou pastas CSV do S3

Pré-requisitos: você precisará dos caminhos do S3 (s3path) para os arquivos ou pastas CSV que deseja ler.

Configuração: nas opções da sua função, especifique format="csv". Em seu connection_options, use a chave paths para especificar s3path. Você pode configurar como o leitor interage com o S3 no connection_options. Para mais detalhes, consulte os tipos de conexão e opções para ETL no AWS Glue: Parâmetros de conexão do S3. Você pode configurar como o leitor interpreta os arquivos CSV em seu format_options. Para obter mais detalhes, consulte CSV Configuration Reference (Referência de configuração de CSV).

O seguinte script de ETL do AWS Glue mostra o processo de leitura de arquivos ou pastas CSV provenientes do S3.

Fornecemos um leitor personalizado de CSV com otimizações de desempenho para fluxos de trabalho comuns por meio da chave de configuração optimizePerformance. Para determinar se esse leitor é adequado para sua workload, consulte Otimizar o desempenho de leitura com o leitor de SIMD vetorizado para CSV.

Python

Neste exemplo, use o método create_dynamic_frame.from_options.

# Example: Read CSV from S3
# For show, we handle a CSV with a header row.  Set the withHeader option.
# Consider whether optimizePerformance is right for your workflow.

from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext

sc = SparkContext.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

dynamicFrame = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="s3",
    connection_options={"paths": ["s3://s3path"]},
    format="csv",
    format_options={
        "withHeader": True,
        # "optimizePerformance": True,
    },
)

Você também pode usar DataFrames em um script (pyspark.sql.DataFrame).

dataFrame = spark.read\
    .format("csv")\
    .option("header", "true")\
    .load("s3://s3path")

Scala

Neste exemplo, use a operação getSourceWithFormat.

// Example: Read CSV from S3
// For show, we handle a CSV with a header row.  Set the withHeader option.
// Consider whether optimizePerformance is right for your workflow.

import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import com.amazonaws.services.glue.{DynamicFrame, GlueContext}
import org.apache.spark.SparkContext

object GlueApp {
  def main(sysArgs: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkContext = new SparkContext()
    val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)
    
    val dynamicFrame = glueContext.getSourceWithFormat(
      formatOptions=JsonOptions("""{"withHeader": true}"""),
      connectionType="s3",
      format="csv",
      options=JsonOptions("""{"paths": ["s3://s3path"], "recurse": true}""")
    ).getDynamicFrame()
  }
}

Você também pode usar DataFrames em um script (org.apache.spark.sql.DataFrame).

val dataFrame = spark.read
  .option("header","true")
  .format("csv")
  .load("s3://s3path“)
			

Exemplo: gravar arquivos e pastas CSV no S3

Pré-requisitos: você precisará de um DataFrame (dataFrame) ou de um DynamicFrame (dynamicFrame) inicializado. Você também precisará do caminho de saída esperado do S3, s3path.

Configuração: nas opções da sua função, especifique format="csv". Em seu connection_options, use a chave paths para especificar s3path. Você pode configurar como o gravador interage com o S3 no connection_options. Para mais detalhes, consulte os tipos de conexão e opções para ETL no AWS Glue: Parâmetros de conexão do S3. Você pode configurar como sua operação grava o conteúdo de seus arquivos no format_options. Para obter mais detalhes, consulte CSV Configuration Reference (Referência de configuração de CSV). O seguinte script de ETL do AWS Glue mostra o processo de gravação de arquivos e pastas CSV no S3.

Python

Neste exemplo, use o método write_dynamic_frame.from_options.

# Example: Write CSV to S3
# For show, customize how we write string type values.  Set quoteChar to -1 so our values are not quoted.

from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext

sc = SparkContext.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(sc)

glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=dynamicFrame,
    connection_type="s3",
    connection_options={"path": "s3://s3path"},
    format="csv",
    format_options={
        "quoteChar": -1,
    },
)

Você também pode usar DataFrames em um script (pyspark.sql.DataFrame).

dataFrame.write\
    .format("csv")\
    .option("quote", None)\
    .mode("append")\
    .save("s3://s3path")
                    

Scala

Neste exemplo, use o método getSinkWithFormat.

// Example: Write CSV to S3
// For show, customize how we write string type values. Set quoteChar to -1 so our values are not quoted.

import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import com.amazonaws.services.glue.{DynamicFrame, GlueContext}
import org.apache.spark.SparkContext

object GlueApp {
  def main(sysArgs: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkContext = new SparkContext()
    val glueContext: GlueContext = new GlueContext(spark)
    
    glueContext.getSinkWithFormat(
        connectionType="s3",
        options=JsonOptions("""{"path": "s3://s3path"}"""),
        format="csv"
    ).writeDynamicFrame(dynamicFrame)
  }
}

Você também pode usar DataFrames em um script (org.apache.spark.sql.DataFrame).

dataFrame.write
    .format("csv")
    .option("quote", null)
    .mode("Append")
    .save("s3://s3path")

Referência de configuração de CSV

Você pode usar o seguinte format_options sempre que as bibliotecas do AWS Glue especificarem format="csv":

Otimizar o desempenho de leitura com o leitor de SIMD vetorizado para CSV

O AWS Glue versão 3.0 adiciona um leitor de CSV otimizado que pode acelerar significativamente o desempenho geral do trabalho em comparação com os leitores de CSV baseados em linhas.

O leitor otimizado:

Isso economiza tempo de processamento quando os registros são colocados em lote ou convertidos em um formato colunar posteriormente. Por exemplo, ao alterar esquemas ou recuperar dados por coluna.

Para usar o leitor otimizado, defina "optimizePerformance" como true na propriedade format_options ou da tabela.

glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    frame = datasource1,
    connection_type = "s3", 
    connection_options = {"paths": ["s3://s3path"]}, 
    format = "csv", 
    format_options={
        "optimizePerformance": True, 
        "separator": ","
        }, 
    transformation_ctx = "datasink2")

Limitações para o leitor vetorizado de CSV

Observe as seguintes limitações do leitor vetorizado de CSV: