Tutorial: Cómo escribir un script ETL en AWS Glue para Ray - AWS Adherencia
Paso 1: crear un bucket en Amazon S3 para almacenar los datos de salidaPaso 2: crear una política y rol de IAM para su trabajo de RayPaso 3: crear y ejecutar un trabajo de AWS Glue para RayPaso 4: inspeccionar la salida Siguientes pasos

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Tutorial: Cómo escribir un script ETL en AWS Glue para Ray

Ray permite escribir y escalar tareas distribuidas de forma nativa en Python. AWS Glue para Ray ofrece entornos de Ray sin servidor a los que puede acceder tanto desde ambos trabajos y sesiones interactivas (las sesiones interactivas de Ray están en versión preliminar). El sistema de trabajo de AWS Glue proporciona una forma coherente de administrar y ejecutar las tareas de forma programada, mediante un disparador o desde la consola de AWS Glue.

La combinación de estas herramientas de AWS Glue crea una poderosa cadena de herramientas que puede usar para la extracción, transformación y carga (ETL) de cargas de trabajo, un caso de uso popular para AWS Glue. En este tutorial, aprenderá los conceptos básicos de la creación de esta solución.

También admitimos el uso de AWS Glue para Spark para sus cargas de trabajo de ETL. Para obtener acceso a un tutorial acerca de la escritura de un script de AWS Glue para Spark, consulte Tutorial: Cómo escribir un guion de AWS Glue for Spark. Para obtener más información sobre los motores disponibles, consulte AWS Glue para Spark y AWS Glue para Ray. Ray es capaz de abordar muchos tipos diferentes de tareas en los ámbitos de la analítica, machine learning y el desarrollo de aplicaciones.

En este tutorial, extraerá, transformará y cargará un conjunto de datos de CSV alojado en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Empezará con el conjunto de datos de registros de viajes de la Comisión de Taxis y Limusinas de Nueva York (TLC), que se almacena en un bucket público de Amazon S3. Para obtener más información sobre este conjunto de datos, consulte el Registro de datos abiertos en AWS.

Transformará sus datos con transformaciones predefinidas disponibles en la biblioteca Ray Data. Ray Data es una biblioteca de preparación de conjuntos de datos diseñada por Ray e incluida de forma predeterminada en los entornos de AWS Glue para Ray. Para obtener más información sobre las bibliotecas incluidad de forma predeterminada, consulte Módulos incluidos con los trabajos de Ray. A continuación, escribirá los datos transformados en un bucket de Amazon S3 que usted controle.

Requisitos previos: para este tutorial, necesita una cuenta de AWS con acceso a AWS Glue y a Amazon S3.

Paso 1: crear un bucket en Amazon S3 para almacenar los datos de salida

Necesitará un bucket de Amazon S3 que pueda controlar para que sirva de depósito de los datos creados en este tutorial. Puede crear este bucket mediante el siguiente procedimiento.

nota

Si quiere escribir sus datos en un bucket existente que usted controla, puede omitir este paso. Tome nota de yourBucketName, el nombre del bucket existente, para usarlo en pasos posteriores.

Para crear un bucket para la salida del trabajo de Ray

  • Para crear un bucket, siga los pasos que se indican en Crear un bucket en la Guía del usuario de Amazon S3.

    • Cuando elija el nombre de un bucket, tome nota de yourBucketName, que consultará en pasos posteriores.

    • Para otras configuraciones, la configuración sugerida que se proporciona en la consola de Amazon S3 debería funcionar correctamente en este tutorial.

    Por ejemplo, el cuadro de diálogo de creación del bucket podría tener este aspecto en la consola de Amazon S3.

    Cuadro de diálogo en la consola de Amazon S3 que se utiliza para configurar un nuevo bucket.

Paso 2: crear una política y rol de IAM para su trabajo de Ray

Su trabajo necesitará un rol de AWS Identity and Access Management (IAM) con lo siguiente:

  • Permisos otorgados por la política administrada de AWSGlueServiceRole. Estos son los permisos básicos necesarios para ejecutar un trabajo de AWS Glue.

  • Read los permisos de nivel de acceso para el recurso de Amazon S3 nyc-tlc/*.

  • Write los permisos de nivel de acceso para el recurso de Amazon S3 yourBucketName/*.

  • Una relación de confianza que permite a la entidad principal glue.amazonaws.com asumir el rol.

Puede crear este rol mediante el siguiente procedimiento.

Crear un rol de IAM para su trabajo de AWS Glue para Ray
nota

Puede seguir muchos procedimientos diferentes para crear un rol de IAM. Para obtener más información u opciones sobre cómo aprovisionar los recursos de IAM, consulte la documentación de AWS Identity and Access Management.

  1. Cree una política que defina los permisos de Amazon S3 descritos anteriormente mediante los pasos que aparecen en Creación de políticas de IAM (consola) con el editor visual en la Guía del usuario de IAM.

    • Cuando seleccione un servicio, elija Amazon S3.

    • Cuando seleccione los permisos para su política, adjunte los siguientes conjuntos de acciones para los siguientes recursos (mencionados anteriormente):

      • Lea los permisos de nivel de acceso para el recurso de Amazon S3 nyc-tlc/*.

      • Escriba los permisos de nivel de acceso para el recurso de Amazon S3 yourBucketName/*.

    • Cuando seleccione el nombre de la política, tome nota de YourPolicyName, que consultará en un paso posterior.

  2. Cree un rol para su trabajo de AWS Glue para Ray; para ello, siga los pasos que se indican en Crear un rol para un servicio de AWS (consola) en la Guía del usuario de IAM.

    • Cuando seleccione una entidad de servicio AWS de confianza, elija Glue. Esto completará automáticamente la relación de confianza necesaria para su trabajo.

    • Cuando seleccione políticas para la política de permisos, adjunte las siguientes políticas:

      • AWSGlueServiceRole

      • YourPolicyName

    • Cuando seleccione el nombre del rol, tome nota de YourRoleName, que consultará en pasos posteriores.

Paso 3: crear y ejecutar un trabajo de AWS Glue para Ray

En este paso, usted crea un trabajo de AWS Glue mediante la AWS Management Console, proporciona un script de ejemplo y ejecuta el trabajo. Cuando crea un trabajo, se crea un lugar en la consola para que usted almacene, configure y edite el script de Ray. Para obtener más información acerca de la creación de trabajos, consulte Inicie sesión en la consola de AWS Glue.

En este tutorial, abordamos el siguiente escenario de ETL: lea los registros de enero de 2022 del conjunto de datos de Registros de viajes de TLC de New York City, agregue una nueva columna (tip_rate) al conjunto de datos mediante la combinación de datos en las columnas existentes; luego, elimine la cantidad de columnas que no sean relevantes para el análisis actual y, a continuación, escriba los resultados en yourBucketName. El siguiente script de Ray lleva a cabo estos pasos:

import ray
import pandas
from ray import data

ray.init('auto')

ds = ray.data.read_csv("s3://nyc-tlc/opendata_repo/opendata_webconvert/yellow/yellow_tripdata_2022-01.csv")

# Add the given new column to the dataset and show the sample record after adding a new column
ds = ds.add_column( "tip_rate", lambda df: df["tip_amount"] / df["total_amount"])

# Dropping few columns from the underlying Dataset 
ds = ds.drop_columns(["payment_type", "fare_amount", "extra", "tolls_amount", "improvement_surcharge"])

ds.write_parquet("s3://yourBucketName/ray/tutorial/output/")
Para crear y ejecutar un trabajo de AWS Glue para Ray

  1. En la AWS Management Console, vaya a la página de inicio de AWS Glue.

  2. En el panel de navegación lateral, seleccione Trabajos de ETL.

  3. En Crear trabajo, elija Editor de script de Ray y, a continuación, elija Crear, como se muestra en la siguiente ilustración.

    Un cuadro de diálogo de la consola de AWS Glue que se utiliza para crear un trabajo de Ray.

  4. Pegue el texto completo del script en el panel Script y sustituya el texto existente.

  5. Vaya a Detalles del trabajo y configure la propiedad de rol de IAM en YourRoleName.

  6. Elija Guardar y, a continuación, elija Ejecutar.

Paso 4: inspeccionar la salida

Después de ejecutar su trabajo de AWS Glue, debe validar que el resultado cumpla con las expectativas de este escenario. Puede hacerlo mediante el siguiente procedimiento.

Para validar si su trabajo de Ray se ejecutó correctamente

  1. En la página de detalles del trabajo, vaya a Ejecuciones.

  2. Después de unos minutos, debería ver una ejecución con el Estado de ejecución como Correcto.

  3. Vaya a la consola de Amazon S3 en https://console.aws.amazon.com/s3/ e inspeccione yourBucketName. Debería ver los archivos escritos en su bucket de salida.

  4. Lea los archivos de Parquet y verifique su contenido. Puede hacerlo con las herramientas existentes. Si no dispone de un proceso para validar los archivos de Parquet, puede hacerlo en la consola de AWS Glue mediante una sesión interactiva de AWS Glue, con Spark o Ray (versión preliminar).

    En una sesión interactiva, tiene acceso a las bibliotecas Ray Data, Spark o pandas, que se proporcionan de forma predeterminada (según el motor que elija). Para verificar el contenido del archivo, puede usar los métodos de inspección habituales disponibles en esas bibliotecas, como count, schema y show. Para obtener más información sobre las sesiones interactivas en la consola, consulte Uso de cuaderno con AWS Glue Studio y AWS Glue.

    Como ha confirmado que los archivos se han escrito en el bucket, puede decir con relativa certeza que si el resultado tiene problemas, no están relacionados con la configuración de IAM. Configure su sesión con YourRoleName para tener acceso a los archivos pertinentes.

Si no ve los resultados esperados, examine el contenido de resolución de problemas que aparecen en esta guía para identificar y corregir el origen del error. Para interpretar los estados de error al ejecutar un trabajo, consulte Estados de ejecución de trabajos de AWS Glue. Encontrará el contenido sobre la resolución de problemas en el capítulo Solución de problemas de AWS Glue. Para ver errores específicos relacionados con los trabajos de Ray, consulte Solución de problemas AWS Glue de errores de Ray en los registros en el capítulo sobre resolución de problemas.

Siguientes pasos

Ya ha visto y realizado un proceso de ETL mediante AWS Glue para Ray de principio a fin. Puede utilizar los siguientes recursos a fin de comprender qué herramientas proporciona AWS Glue para Ray para transformar e interpretar sus datos a escala.