Beispiele für benutzerdefinierte visuelle Skripte

In den folgenden Beispielen werden äquivalente Transformationen durchgeführt. Das zweite Beispiel (SparkSQL) ist jedoch das klarste und effizienteste, gefolgt von der Pandas-UDF und schließlich dem Low-Level-Mapping im ersten Beispiel. Folgendes ist ein vollständiges Beispiel für eine einfache Transformation zum Addieren von zwei Spalten:

from awsglue import DynamicFrame
 
# You can have other auxiliary variables, functions or classes on this file, it won't affect the runtime
def record_sum(rec, col1, col2, resultCol):
    rec[resultCol] = rec[col1] + rec[col2]
    return rec
 
 
# The number and name of arguments must match the definition on json config file
# (expect self which is the current DynamicFrame to transform
# If an argument is optional, you need to define a default value here
#  (resultCol in this example is an optional argument)
def custom_add_columns(self, col1, col2, resultCol="result"):
    # The mapping will alter the columns order, which could be important
    fields = [field.name for field in self.schema()]
    if resultCol not in fields:
        # If it's a new column put it at the end
        fields.append(resultCol)
    return self.map(lambda record: record_sum(record, col1, col2, resultCol)).select_fields(paths=fields)
 
 
# The name we assign on DynamicFrame must match the configured "functionName"
DynamicFrame.custom_add_columns = custom_add_columns
        

Das folgende Beispiel ist eine äquivalente Transformation, die die SparkSQL-API nutzt.

from awsglue import DynamicFrame
 
# The number and name of arguments must match the definition on json config file
# (expect self which is the current DynamicFrame to transform
# If an argument is optional, you need to define a default value here
#  (resultCol in this example is an optional argument)
def custom_add_columns(self, col1, col2, resultCol="result"):
    df = self.toDF()
    return DynamicFrame.fromDF(
        df.withColumn(resultCol, df[col1] + df[col2]) # This is the conversion logic
        , self.glue_ctx, self.name) 
 
 
# The name we assign on DynamicFrame must match the configured "functionName"
DynamicFrame.custom_add_columns = custom_add_columns           
        

Das folgende Beispiel verwendet dieselben Transformationen, verwendet jedoch eine Pandas-UDF, die effizienter ist als die Verwendung einer einfachen UDF. Weitere Informationen zum Schreiben von Pandas-UDFs finden Sie in der Apache-Spark-SQL-Dokumentation .

from awsglue import DynamicFrame
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
 
# The number and name of arguments must match the definition on json config file
# (expect self which is the current DynamicFrame to transform
# If an argument is optional, you need to define a default value here
#  (resultCol in this example is an optional argument)
def custom_add_columns(self, col1, col2, resultCol="result"):
    @pandas_udf("integer")  # We need to declare the type of the result column
    def add_columns(value1: pd.Series, value2: pd.Series) → pd.Series:
        return value1 + value2
 
    df = self.toDF()
    return DynamicFrame.fromDF(
        df.withColumn(resultCol, add_columns(col1, col2)) # This is the conversion logic
        , self.glue_ctx, self.name) 
 
# The name we assign on DynamicFrame must match the configured "functionName"
DynamicFrame.custom_add_columns = custom_add_columns