以下是一个示例解决方案,展示了如何在AWS Glue中创建手动数据目录表和分区。
首先,您需要创建一个AWS Glue作业,该作业将用于创建和管理数据目录表和分区。请确保您已经创建了一个适当的AWS Glue角色,并将其分配给您的作业。
以下是一个示例Python代码,用于创建手动数据目录表和分区:
import boto3
# 创建Glue客户端
glue_client = boto3.client('glue')
# 创建数据库
database_name = 'your_database_name'
glue_client.create_database(
DatabaseInput={
'Name': database_name
}
)
# 创建数据目录表
table_name = 'your_table_name'
glue_client.create_table(
DatabaseName=database_name,
TableInput={
'Name': table_name,
'StorageDescriptor': {
'Columns': [
{'Name': 'column1', 'Type': 'string'},
{'Name': 'column2', 'Type': 'int'}
],
'Location': 's3://your_bucket/your_folder/',
'InputFormat': 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat',
'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat',
'Compressed': False,
'SerdeInfo': {
'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe',
'Parameters': {
'field.delim': ','
}
},
'StoredAsSubDirectories': False
}
}
)
# 创建分区
partition_values = ['2022-01-01', '2022-01-02']
for value in partition_values:
partition_input = {
'Values': [value],
'StorageDescriptor': {
'Columns': [
{'Name': 'column1', 'Type': 'string'},
{'Name': 'column2', 'Type': 'int'}
],
'Location': f's3://your_bucket/your_folder/date={value}/',
'InputFormat': 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat',
'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat',
'Compressed': False,
'SerdeInfo': {
'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe',
'Parameters': {
'field.delim': ','
}
},
'StoredAsSubDirectories': False
}
}
glue_client.create_partition(
DatabaseName=database_name,
TableName=table_name,
PartitionInput=partition_input
)
请确保将示例代码中的your_database_name
,your_table_name
,your_bucket
和your_folder
替换为您自己的值。
这个示例代码将创建一个名为your_database_name
的数据库和一个名为your_table_name
的数据目录表。然后,它将使用partition_values
列表中的值创建分区,每个分区都有一个名为date
的分区键。
希望这可以帮助您开始在AWS Glue中创建手动数据目录表和分区。