AWS Glue是一种完全托管且自动化的ETL（抽取、转换、加载）服务，可使大数据分析和数据湖底层的抽取、转换和加载变得更容易，本质上是将数据铺平，让分析和挖掘更轻松。

然而，当您在使用AWS Glue时，您还需要为您的ETL作业配置版本控制，并对您的代码进行存储和管理，以确保能够轻松地跟踪历史变更。同时，为将来的开发变化做好准备，您应该将AWS Glue作业集成到您的持续集成和持续部署（CI / CD）过程中。以下是实现这些目标的一些步骤：

1. 配置 AWS Glue Job 的版本控制

在 AWS Glue 中，您可以使用 Amazon S3 存储库和 AWS Lambda 函数来管理版本控制。这些存储库和函数可用于管理 AWS Glue ETL 作业的 DAG（有向无环图）定义、ETL 代码以及启动和停止这些作业的触发器。以下是一个版本控制的示例。

首先，您需要利用 AWS CLI 把 AWS Glue 作业中的配置上传到源代码管理系统（如Git）中，然后在每次修改后更新它。例如，在这里我们将 AWS Glue 作业保存到 S3 存储桶中：

aws s3 cp s3://[s3-bucket-name]/job/job-SAMPLE.conf s3://[s3-bucket-name]/job/job-SAMPLE.conf

接下来，在 AWS Glue Console 中对 Glue 作业配置进行更新，添加一个 AWS Lambda 函数来更新版本控制。它会基于 S3 存储库中的文件内容，生成一个 file-hash （文件哈希值），以便了解数据是否变化。

import boto3
import time
import os
import hashlib
from botocore.exceptions import ClientError 

s3 = boto3.resource('s3')
client = boto3.client('glue')

def lambda_handler(event, context):
    job_name = event['jobName']
    bucket = event['bucket']
    key = event['key']