AWS Glue Schema Registry 支持在同一 Kafka 主题中使用多个模式。我们需要在 AWS Glue 管理台上为每个模式创建注册表，并在 Glue Job 中指定注册表以及适用的模式。

以下是一个 Python 脚本示例，演示如何在同一 Kafka 主题中使用两个不同的模式：

import sys

from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions

from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

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

# 读取 Kafka 主题中的数据，使用第一个模式解析
source = glueContext.create_dynamic_frame_from_options(
    "kafka", {
        "topics": "my_topic",
        "kafka.bootstrap.servers": "my-kafka-broker:9092",
        "schema.registry.url": "http://my-schema-registry:8081",
        "schema.registry.topic": "my_topic",
        "schema.registry.schema.name": "my_first_schema"
    }
)

# 使用第二个模式解析数据
mapped = ApplyMapping.apply(frame=source,
                             mappings=[("field1", "string", "new_field1"),
                                       ("field2", "string", "new_field2")],
                            transformation_ctx="mapped")

sink = glueContext.getSink(
    "kafka", 
    {
        "bootstrap.servers": "my-kafka-broker:9092",
        "schema.registry.url": "http://my-schema-registry:8081",
        "schema.registry.topic": "my_topic",
        "schema.registry.schema.name": "my_second_schema"
    },
    transformation_ctx="sink"
)

# 将第二个模式解析后的数据写回到 Kafka 主题
sink.writeFrame(mapped)

在上面的示例中，我们使用第一个模式解析 Kafka 主题中的数据，然后使用第二个模式将转换后的数据写