Acceso entre cuentas y entre regiones a tablas de DynamoDB - AWS Glue

Acceso entre cuentas y entre regiones a tablas de DynamoDB

AWS Glue Los trabajos de ETL de soportan el acceso entre cuentas y entre regiones a tablas de DynamoDB. AWS Glue Los trabajos de ETL soportan tanto la lectura de datos de una tabla de DynamoDB de otra cuenta AWS, como la escritura de datos de una tabla de DynamoDB de otra cuenta AWS. AWS Glue también soporta la lectura de una tabla de DynamoDB en otra región y la escritura en una tabla de DynamoDB en otra región. En esta sección se proporcionan instrucciones sobre cómo configurar el acceso y se proporciona un script de ejemplo.

Los procedimientos de esta sección hacen referencia a un tutorial de IAM para crear un rol de IAM y conceder acceso al rol. El tutorial también explica cómo asumir un rol, pero aquí usará un script de trabajo para asumir el rol en AWS Glue. Este tutorial también contiene información acerca de las prácticas generales entre cuentas. Para obtener más información, consulte Tutorial: delegar el acceso entre cuentas de AWS mediante roles de IAM en la Guía del usuario de IAM.

Crear un rol

Siga el paso 1 en el tutorial para crear un rol de IAM en la cuenta A. Al definir los permisos del rol, puede optar por asociar políticas existentes como AmazonDynamoDBReadOnlyAccess o AmazonDynamoDBFullAccess para permitir que el rol lea y escriba DynamoDB. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo crear un rol llamado DynamoDBCrossAccessRole, con la política de permisos AmazonDynamoDBFullAccess.

Conceder acceso al rol

Siga el paso 2 en el tutorial en la Guía del usuario de IAM para permitir que la cuenta B cambie al rol recién creado. En el siguiente ejemplo, se crea una nueva política con la siguiente instrucción:

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": { "Effect": "Allow", "Action": "sts:AssumeRole", "Resource": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>" } }

A continuación, puede asociar esta política al grupo/rol o usuario que desea utilizar para acceder a DynamoDB.

Asumir el rol de en el script de trabajo de AWS Glue

Ahora, puede iniciar sesión en la cuenta B y crear un trabajo de AWS Glue. Para crear un trabajo, consulte las instrucciones en Agregar trabajos en AWS Glue.

En el script de trabajo, debe usar el parámetro dynamodb.sts.roleArn para asumir el rol DynamoDBCrossAccessRole. Asumir este rol le permite obtener las credenciales temporales que deben utilizarse para acceder a DynamoDB en la cuenta B. Revise estos scripts de ejemplo.

Para una lectura entre cuentas entre regiones (conector ETL):

import sys from pyspark.context import SparkContext from awsglue.context import GlueContext from awsglue.job import Job from awsglue.utils import getResolvedOptions args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"]) glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate()) job = Job(glue_context) job.init(args["JOB_NAME"], args) dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options( connection_type="dynamodb", connection_options={ "dynamodb.region": "us-east-1", "dynamodb.input.tableName": "test_source", "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>" } ) dyf.show() job.commit()

Para una lectura entre cuentas entre regiones (conector ELT):

import sys from pyspark.context import SparkContext from awsglue.context import GlueContext from awsglue.job import Job from awsglue.utils import getResolvedOptions args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"]) glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate()) job = Job(glue_context) job.init(args["JOB_NAME"], args) dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options( connection_type="dynamodb", connection_options={ "dynamodb.useExportConnector": true, "dynamodb.tableArn": "<test_source ARN>", "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>" } ) dyf.show() job.commit()

Para una lectura y escritura entre cuentas entre regiones:

import sys from pyspark.context import SparkContext from awsglue.context import GlueContext from awsglue.job import Job from awsglue.utils import getResolvedOptions args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"]) glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate()) job = Job(glue_context) job.init(args["JOB_NAME"], args) dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options( connection_type="dynamodb", connection_options={ "dynamodb.region": "us-east-1", "dynamodb.input.tableName": "test_source" } ) dyf.show() glue_context.write_dynamic_frame_from_options( frame=dyf, connection_type="dynamodb", connection_options={ "dynamodb.region": "us-west-2", "dynamodb.output.tableName": "test_sink", "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>" } ) job.commit()