AWS Glue 爬取程序

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AWS Glue 爬取程序：初学者指南

AWS Glue 是一项完全托管的 ETL (提取、转换、加载) 服务，可帮助您准备和加载数据以供分析。在数据集成流程中，了解数据的结构至关重要。而 AWS Glue 爬取程序 正是为此目的设计的工具。它能够自动检测您的数据源的模式，并创建 AWS Glue 数据目录 中的元数据表，从而简化了后续的 ETL 任务。本文将深入探讨 AWS Glue 爬取程序，面向初学者提供全面的解释。

什么是 AWS Glue 爬取程序？

AWS Glue 爬取程序是一种自动模式发现服务。它连接到您的数据源（例如 Amazon S3、Amazon RDS、Amazon DynamoDB 等），分析数据样本，并推断数据的模式（schema）。这些模式信息被存储在 AWS Glue 数据目录中，以便其他 AWS 服务（如 Amazon Athena、Amazon Redshift Spectrum 和 Amazon EMR）可以使用。

简单来说，爬取程序就像一个“侦探”，它会检查您的数据，弄清楚数据的“组织方式”，然后记录下来，供其他工具使用。这省去了手动定义模式的繁琐过程，特别是在处理大量结构化或半结构化数据时。

爬取程序的工作原理

爬取程序的工作流程主要分为以下几个步骤：

1. 连接到数据源： 爬取程序需要连接到您的数据源。您需要提供必要的连接信息，例如 S3 存储桶名称、数据库凭据等。 2. 数据采样： 爬取程序会从数据源中抽取一个样本进行分析。样本大小可以配置，以平衡准确性和性能。 3. 模式推断： 爬取程序利用各种技术来推断数据的模式。这包括识别数据类型（例如字符串、整数、日期）、列名、分隔符等。对于文件型数据（如 CSV、JSON、Parquet），爬取程序会分析文件的头部和数据内容。对于数据库，它会查询系统目录来获取模式信息。 4. 创建元数据表： 推断出的模式信息会被存储在 AWS Glue 数据目录中，创建一个元数据表。这个表包含了数据的模式、位置、分区信息等。 5. 数据分类（可选）： 爬取程序可以自动对数据进行分类，例如识别敏感数据，并将其标记为需要保护。这有助于您实施数据治理策略。

爬取程序的优势

使用 AWS Glue 爬取程序有很多优势：

  • 自动化模式发现： 消除手动定义模式的需求，节省时间和精力。
  • 简化数据集成： 通过提供标准化的元数据，简化了数据集成流程。
  • 提高数据质量： 帮助识别数据中的潜在问题，例如数据类型不一致或缺失值。
  • 支持多种数据源： 支持各种数据源，包括 S3、RDS、DynamoDB、JDBC 数据源等。
  • 与 AWS 服务集成： 与其他 AWS 服务无缝集成，例如 Athena、Redshift Spectrum、EMR 等。
  • 成本效益： 按使用付费，无需预先投入大量资金。

如何创建和运行爬取程序

以下是在 AWS 管理控制台中创建和运行爬取程序的步骤：

1. 打开 AWS Glue 控制台： 登录到 AWS 管理控制台 并导航到 Glue 服务。 2. 创建爬取程序： 在 Glue 控制台中，选择“爬取程序” -> “添加爬取程序”。 3. 配置爬取程序： 

   *   名称： 为爬取程序指定一个有意义的名称。
   *   数据源： 选择您的数据源类型（例如 S3、RDS）。
   *   连接信息： 提供连接到数据源的必要信息，例如 S3 存储桶名称、数据库凭据。
   *   IAM 角色： 选择一个具有访问数据源和写入 Glue 数据目录权限的 IAM 角色。
   *   爬取程序配置： 配置爬取程序的行为，例如样本大小、频率等。

4. 运行爬取程序： 创建爬取程序后，您可以立即运行它，也可以安排定期运行。 5. 查看结果： 爬取程序运行完成后，您可以在 Glue 数据目录中查看创建的元数据表。

爬取程序配置选项
选项 描述 默认值
爬取程序名称 爬取程序的唯一标识符 自动生成
数据源类型 数据源的类型 (S3, JDBC, DynamoDB 等) -
S3 路径 S3 存储桶和路径 -
数据库名称 Glue 数据目录中的数据库名称 默认数据库
表名称前缀 元数据表的名称前缀 -
IAM 角色 用于访问数据源和写入数据目录的 IAM 角色 -
爬取程序频率 爬取程序的运行频率 仅运行一次
样本大小 用于模式推断的数据样本大小 自动确定

爬取程序的最佳实践

  • 选择合适的 IAM 角色： 确保 IAM 角色具有访问数据源和写入 Glue 数据目录的必要权限。
  • 配置适当的样本大小： 样本大小应足够大，以确保模式推断的准确性，但又不能太大，以免影响性能。
  • 定期运行爬取程序： 如果您的数据经常更新，请定期运行爬取程序，以保持元数据表的最新状态。
  • 审查和验证模式： 爬取程序推断的模式可能不完全准确。在将其用于 ETL 任务之前，请务必审查和验证模式。
  • 利用数据分类： 使用数据分类功能来识别敏感数据，并实施适当的数据治理策略。
  • 使用分区： 对于大型数据集，使用分区可以提高查询性能。爬取程序可以自动检测分区信息，并将其添加到元数据表中。
  • 监控爬取程序执行情况： 通过 CloudWatch 指标监控爬取程序的执行情况，例如运行时间、错误率等。

爬取程序的局限性

虽然 AWS Glue 爬取程序功能强大，但也存在一些局限性：

  • 无法处理所有数据格式： 爬取程序可能无法正确处理所有数据格式，特别是那些高度定制或不规则的数据格式。
  • 模式推断可能不准确： 爬取程序依赖于数据样本进行模式推断，如果样本不具有代表性，则推断出的模式可能不准确。
  • 对复杂数据类型的支持有限： 爬取程序对复杂数据类型的支持有限，例如嵌套结构和数组。
  • 需要适当的权限： 爬取程序需要访问数据源和写入数据目录的权限。

爬取程序与其他 AWS 服务集成

AWS Glue 爬取程序与其他 AWS 服务紧密集成，从而简化了数据集成和分析流程：

  • Amazon Athena： 使用爬取程序创建的元数据表，可以在 Athena 中直接查询数据。Amazon Athena 是一种交互式查询服务，可让您使用标准的 SQL 查询 S3 中的数据。
  • Amazon Redshift Spectrum： Redshift Spectrum 允许您直接查询 S3 中的数据，而无需将其加载到 Redshift 集群中。爬取程序创建的元数据表可用于定义 Redshift Spectrum 的外部表。
  • Amazon EMR： EMR 是一种托管的 Hadoop 服务，可用于大规模数据处理。爬取程序创建的元数据表可用于定义 EMR 集群中的 Hive 表。
  • AWS Glue ETL： 爬取程序创建的元数据表是 AWS Glue ETL 作业的基础。ETL 作业可以使用这些元数据表来读取、转换和加载数据。

进阶技巧

  • 自定义爬取程序： 您可以使用 AWS Glue Python shell 定制爬取程序的行为，例如添加自定义数据转换逻辑。
  • 使用 Glue DataBrew 进行数据准备： AWS Glue DataBrew 可以与爬取程序配合使用，以提供更高级的数据准备功能。
  • 使用 Glue Schema Registry： AWS Glue Schema Registry 允许您定义和管理数据的模式，从而提高数据质量和一致性。
  • 使用 AWS Lake Formation 进行数据治理： AWS Lake Formation 可以与爬取程序配合使用，以实施更严格的数据治理策略。

结论

AWS Glue 爬取程序是一个强大的工具，可以帮助您自动化模式发现，简化数据集成，并提高数据质量。通过理解爬取程序的工作原理、优势、最佳实践和局限性，您可以充分利用这项服务，构建高效可靠的数据管道。结合 技术分析、成交量分析、日内交易策略、波浪理论、斐波那契回调、移动平均线、相对强弱指数 (RSI)、MACD 指标、布林带、支撑位和阻力位、K 线图、缠论、海龟交易法、趋势跟踪、套利交易、风险管理、资金管理、交易心理学 等知识，您可以更好地理解和利用数据，做出更明智的决策。记住，持续学习和实践是成为 AWS Glue 专家的关键。


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