要为具有混合类型列的DynamoDB表创建动态框架,可以使用AWS Glue的Python Shell作业。以下是一个解决方法,包含了代码示例:
在AWS Glue控制台中创建一个新的Python Shell作业。
在作业脚本编辑器中,导入所需的库和模块:
import boto3
import json
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.context import SparkConf
from awsglue.context import GlueContext
conf = SparkConf()
sc = SparkContext(conf=conf)
glueContext = GlueContext(sc)
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('your-dynamodb-table-name')
response = table.scan()
items = response['Items']
json_data = json.dumps(items)
df = glueContext.create_dynamic_frame.from_json(json_data, 'json')
# 处理混合类型列
df = df.apply_mapping([
("column_name", "array>", "column_name"),
("column_name", "string", "column_name")
])
# 执行其他转换和处理操作
df = ...
# 输出结果
df.show()
注意:在上述代码示例中,需要将your-dynamodb-table-name
替换为实际的DynamoDB表名,并根据表结构和具体需求修改列名和数据处理的逻辑。
通过以上步骤,您可以使用AWS Glue的Python Shell作业为具有混合类型列的DynamoDB表创建动态框架,并对数据进行必要的转换和处理。