AWS Glue的工作者和并发性能是指在运行AWS Glue ETL作业时，处理数据的能力。它们决定了作业的速度和稳定性。在AWS Glue中，可以调整工作者数和并发数来优化作业性能。

以下是一个示例代码，使用AWS Glue Python Shell作业运行器来设置工作者和并发性能：

import sys from awsglue.utils import getResolvedOptions from pyspark.context import SparkContext from awsglue.context import GlueContext

args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

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

job = Job(glueContext) job.init(args['JOB_NAME'], args)

设置AWS Glue作业的工作者

job_args = sys.argv[1:] for i, arg in enumerate(job_args): if arg.startswith('--glue_workers'): j.setWorkerCount(int(arg.split('=')[1])) job_args.pop(i) break

设置AWS Glue作业的并发性能

for i, arg in enumerate(job_args): if arg.startswith('--concurrent_job_run'): j.setMaxConcurrentRuns(int(arg.split('=')[1])) job_args.pop(i) break

args = {'--job_args': ' '.join(job_args)} glueContext.start_job_run(args)

job.commit()

在此示例中，可以使用 --glue_workers 和 --concurrent_job_runs 参数来分别设置工作者数和并发性能。使用AWS Glue控制台中的参数配置选项也可以完成这些设置。优化工作者和并发性能通常需要进行多次实验和调整，以达到最佳的作业执行效果。