在AWS Glue中,可以使用自定义分类器来处理非结构化和半结构化数据。此外,AWS Glue还支持使用AWS Lambda函数来编写和执行自定义分类器代码。这些自定义分类器可以用于从各种数据格式中提取结构化数据,例如CSV,JSON,Avro和Parquet。
在使用自定义分类器时,您可能需要手动创建分区来组织和优化数据。以下是一个示例代码,演示如何使用自定义分类器进行分区创建:
import boto3
glue = boto3.client(service_name='glue', region_name='us-east-1')
database_name = 'your_database_name'
table_name = 'your_table_name'
s3_path = 's3://your_bucket_name/your_data_folder'
# define the classifier
classifier = {
'GrokClassifier': {
'Name': 'custom_grok_classifier',
'Classification': 'text',
'GrokPattern': '{%{HTTPDATE:timestamp} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:status}}'
}
}
# create the classifier
response = glue.create_classifier(
JsonClassifier=classifier
)
# create the table and partition
response = glue.create_table(
DatabaseName=database_name,
TableInput={
'Name': table_name,
'StorageDescriptor': {
'Location': s3_path,
'SerdeInfo': {
'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe',
'Parameters': {
'serialization.format': '1'
}
},
'InputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat',
'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
},
'PartitionKeys': [
{
'Name': 'date',
'Type': 'string'
}
]
}
)
# add a partition
response = glue.create_partition(
DatabaseName=database_name,
TableName=table_name,
PartitionInput={
'Values': [
'2022-01-01'
],
'StorageDescriptor': {
'Location': f'{s3_path}/date=2022-01-01',
'SerdeInfo': {
'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe',
'Parameters': {
'serialization.format': '1'
}
},
'InputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io