Video: ¿Qué es un trabajo de pegamento?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
A trabajo es la lógica empresarial que realiza el trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) en AWS Pegamento . Cuando comienzas un trabajo , AWS Pegamento ejecuta un script que extrae datos de fuentes, transforma los datos y los carga en destinos. Puedes crear trabajos en la sección ETL de AWS Pegamento consola.
También preguntado, ¿se puede configurar en AWS Glue?
AWS Glue no tiene servidor, por lo que no hay infraestructura para colocar arriba o administrar. usted pueden también usa el AWS Glue Operaciones API para interactuar con AWS Glue servicios. Edite, depure y pruebe su código ETL de Python o Scala Apache Spark utilizando un entorno de desarrollo familiar.
También sepa, ¿qué es el pegamento de AWS? AWS Glue es un servicio en la nube que prepara datos para su análisis mediante procesos automatizados de extracción, transformación y carga (ETL). Pegamento también es compatible con bases de datos MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server y PostgreSQL que se ejecutan en instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) en una Amazon Virtual Private Cloud.
Con respecto a esto, ¿cómo funciona el pegamento de AWS?
AWS Glue descubre y perfila automáticamente sus datos a través del Pegamento Data Catalog recomienda y genera código ETL para transformar sus datos de origen en esquemas de destino, y ejecuta los trabajos ETL en un entorno Apache Spark totalmente administrado y escalable para cargar sus datos en su destino.
¿AWS pegamento admite pandas?
Soportes de AWS Glue dos tipos de trabajo: Apache Spark y Pitón cascarón. Nota: las bibliotecas y los módulos de extensión para trabajos de Spark deben estar escritos en Pitón . Bibliotecas como pandas , cuales es escrito en C, no son soportado.
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2 respuestas. El CRAWLER crea los metadatos que permiten que GLUE y servicios como ATHENA vean la información de S3 como una base de datos con tablas. Es decir, le permite crear el catálogo de pegamento. De esta forma puedes ver la información que tiene s3 como una base de datos compuesta por varias tablas
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