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Usare le librerie Python con Glue AWS
È possibile installare moduli e librerie Python aggiuntivi da utilizzare con AWS Glue ETL. Per AWS Glue 2.0 e versioni successive, AWS Glue utilizza Python Package Installer (pip3) per installare moduli aggiuntivi utilizzati da Glue ETL. AWS AWS Glue offre diverse opzioni per portare i moduli Python aggiuntivi nell'ambiente di lavoro AWS Glue. Puoi usare il parametro «—additional-python-modules" per inserire moduli utilizzando i file wheel Python, il file Requirements (requirement.txt, AWS Glue 5.0 e versioni successive) o un elenco di moduli Python separati da virgole.
Argomenti
Installazione di moduli Python aggiuntivi con pip in AWS Glue 2.0 o versioni successive
Le migliori pratiche per l'installazione di librerie Python aggiuntive in Glue AWS
Script di programmazione che utilizzano trasformazioni visive
Caricamento delle librerie Python nei notebook AWS Glue Studio
Caricamento delle librerie Python in un endpoint di sviluppo in Glue 0.9/1.0 AWS
| Versione Glue | Versione di Python | Immagine di base | versione glibc | Metodi di installazione supportati |
|---|---|---|---|---|
| 5.0 | 3.11 | Amazon Linux 2023 (AL2023) |
2.34 | |
| 4.0 | 3,10 | Amazon Linux (2AL2) |
2.26 |
Le migliori pratiche per l'installazione di librerie Python aggiuntive in Glue AWS |
| 3.0 | 3.7 | Amazon Linux (2AL2) |
2.26 |
Le migliori pratiche per l'installazione di librerie Python aggiuntive in Glue AWS |
| 2.0 | 3.7 | AMI Amazon Linux (AL1) |
2.17 | Le migliori pratiche per l'installazione di librerie Python aggiuntive in Glue AWS |
| 1.0 | 3.6 | AMI Amazon Linux (AL1) |
2.17 |
Le migliori pratiche per l'installazione di librerie Python aggiuntive in Glue AWS |
| 0.9 | 2.7 | AMI Amazon Linux (AL1) |
2.17 | Le migliori pratiche per l'installazione di librerie Python aggiuntive in Glue AWS |
Secondo il modello di responsabilitàAWS condivisa
AWS Glue non supporta la compilazione di codice nativo nell'ambiente di lavoro. Tuttavia, i job AWS Glue vengono eseguiti all'interno di un ambiente Linux gestito da Amazon. Potresti essere in grado di fornire le tue dipendenze native in forma compilata tramite un file wheel Python. Si prega di fare riferimento alla tabella precedente per i dettagli sulla compatibilità della versione di AWS Glue.
Se le tue dipendenze in Python dipendono transitivamente dal codice compilato nativo, potresti riscontrare la seguente limitazione: AWS Glue non supporta la compilazione di codice nativo nell'ambiente di lavoro. Tuttavia, i job AWS Glue vengono eseguiti all'interno di un ambiente Linux gestito da Amazon. Potresti essere in grado di fornire le tue dipendenze native in forma compilata tramite una distribuzione a ruota. Si prega di fare riferimento alla tabella precedente per i dettagli sulla compatibilità della versione di AWS Glue.
Importante
L'utilizzo di dipendenze incompatibili può causare problemi di runtime, in particolare per le librerie con estensioni native che devono corrispondere all'architettura e alle librerie di sistema dell'ambiente di destinazione. Ogni versione di AWS Glue funziona su una versione di Python specifica con librerie e configurazioni di sistema preinstallate.
Installazione di moduli Python aggiuntivi con pip in AWS Glue 2.0 o versioni successive
AWS Glue utilizza Python Package Installer (pip3) per installare moduli aggiuntivi che devono essere utilizzati da Glue ETL. AWS Puoi utilizzare il parametro --additional-python-modules con un elenco di moduli Python separati da virgole per aggiungere un nuovo modulo o modificare la versione di un modulo esistente. Puoi installare distribuzioni personalizzate di una libreria caricando la distribuzione in Amazon S3 e successivamente includendo il percorso dell'oggetto Amazon S3 nell'elenco dei moduli.
Puoi passare opzioni aggiuntive a pip3 tramite il parametro --python-modules-installer-option. Ad esempio, è possibile passare "--upgrade" per aggiornare i pacchetti specificati da "--additional-python-modules". Per altri esempi, consulta Creazione di moduli Python da una ruota per carichi di lavoro Spark ETL
AWS Glue supporta l'installazione di pacchetti Python personalizzati utilizzando file wheel (.whl) archiviati in Amazon S3. Per includere i file wheel nei tuoi lavori AWS Glue, fornisci un elenco separato da virgole dei tuoi file wheel memorizzati in s3 al parametro job. --additional-python-modules Per esempio:
--additional-python-modules s3://amzn-s3-demo-bucket/path/to/package-1.0.0-py3-none-any.whl,s3://your-bucket/path/to/another-package-2.1.0-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
Questo approccio supporta anche quando sono necessarie distribuzioni personalizzate o pacchetti con dipendenze native precompilati per il sistema operativo corretto. Per altri esempi, consulta Creazione di moduli Python da una ruota per carichi di lavoro Spark ETL
È possibile --additional-python-modules specificarli nel campo Job parameters della console AWS Glue o modificando gli argomenti del lavoro nell' AWS SDK. Per ulteriori informazioni sull'impostazione dei parametri del lavoro, vedere Utilizzo dei parametri del lavoro nei lavori AWS Glue.
In AWS Glue 5.0, puoi fornire lo standard di fatto per requirements.txt gestire le dipendenze della libreria Python. A tale scopo, fornite i seguenti due parametri di lavoro:
-
Chiave:
--python-modules-installer-optionValore:
-r -
Chiave:
--additional-python-modulesValore:
s3://path_to_requirements.txt
AWS I nodi Glue 5.0 caricano inizialmente le librerie python specificate inrequirements.txt.
Ecco un esempio di requirements.txt:
awswrangler==3.9.1 elasticsearch==8.15.1 PyAthena==3.9.0 PyMySQL==1.1.1 PyYAML==6.0.2 pyodbc==5.2.0 pyorc==0.9.0 redshift-connector==2.1.3 scipy==1.14.1 scikit-learn==1.5.2 SQLAlchemy==2.0.36
Importante
Evita le versioni di libreria non bloccate nel tuo requirements.txt per assicurarti di avere un ambiente AWS Glue affidabile e deterministico per i tuoi lavori.
Quando usate wheel per le dipendenze dirette, potete inserire versioni incompatibili delle vostre dipendenze transitive se non sono bloccate correttamente. Come best practice, tutte le versioni della libreria devono essere bloccate per garantire la coerenza nei job AWS Glue. AWS Glue consiglia di impacchettare l'ambiente python in un file wheel per garantire coerenza e affidabilità per il carico di lavoro di produzione.
Per aggiornare o aggiungere un nuovo modulo Python, AWS Glue consente di passare --additional-python-modules parametri con un elenco di moduli Python separati da virgole come valori. Ad esempio per aggiornare/aggiungere il modulo scikit-learn usa la seguente chiave/valore:. "--additional-python-modules",
"scikit-learn==0.21.3" Hai due opzioni per configurare direttamente i moduli python.
-
Modulo Python bloccato (consigliato)
"--additional-python-modules", "scikit-learn==0.21.3,ephem==4.1.6" -
Modulo Python unpinned: (non consigliato per carichi di lavoro di produzione)
"--additional-python-modules", "scikit-learn>==0.20.0,ephem>=4.0.0"O
"--additional-python-modules", "scikit-learn,ephem"
Importante
Quando si configurano i moduli python direttamente in --additional-python-modules Glue, AWS Glue consiglia di utilizzare versioni di libreria bloccate per garantire la coerenza nell'ambiente di lavoro AWS Glue. Utilizzando versioni di libreria unpinned, estrae l'ultima versione dei moduli python, tuttavia ciò può introdurre modifiche sostanziali o portare a un modulo python incompatibile che porta al fallimento del lavoro a causa dell'errore di installazione di Python nell'ambiente di lavoro Glue. AWS Consigliamo ai clienti di non utilizzare versioni di libreria non bloccate per il carico di lavoro di produzione. Come best practice, AWS Glue consiglia di impacchettare l'ambiente python in un file wheel per garantire coerenza e affidabilità per il carico di lavoro di produzione.
Le migliori pratiche per l'installazione di librerie Python aggiuntive in Glue AWS
(Consigliato) Imballaggio dell'ambiente Python in un unico file wheel
Per un ambiente sicuro e coerente, AWS Glue consiglia di creare un'istantanea e di impacchettare il proprio ambiente python in un file wheel. Il vantaggio di ciò è che il vostro ambiente python per i moduli Python di riferimento e le sue dipendenze transitive saranno bloccati. Ciò garantisce che il tuo lavoro AWS Glue non venga influenzato quando un repository upstream come PyPI o dependencies introduce aggiornamenti incompatibili.
Questo file può quindi essere utilizzato nel tuo lavoro AWS Glue utilizzando il --additional-python-modules flag.
Importante
È necessario eseguire lo script seguente in un ambiente simile alla versione di AWS Glue in esecuzione. Fai riferimento alla tabella dei dettagli dell'ambiente Glue e assicurati di utilizzare la stessa immagine del sistema operativo di base e la stessa versione di Python.
#!/bin/bash set -e REQUIREMENTS_FILE="requirements.txt" FINAL_WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY="." PACKAGE_NAME=$(basename "$(pwd)") PACKAGE_VERSION="0.1.0" # Help message show_help() { echo "Usage: $0 [options]" echo "" echo "Options:" echo " -r, --requirements FILE Path to requirements.txt file (default: requirements.txt)" echo " -o, --wheel-output DIR Output directory for final wheel (default: current directory)" echo " -n, --name NAME Package name (default: current directory name)" echo " -v, --version VERSION Package version (default: 0.1.0)" echo " -h, --help Show this help message" echo " -g, --glue-version Glue version (required)" echo "" echo "Example:" echo " $0 -r custom-requirements.txt -o dist -n my_package -v 1.2.3 -g 4.0" } # Parse command line arguments while [[ $# -gt 0 ]]; do key="$1" case $key in -r | --requirements) REQUIREMENTS_FILE="$2" shift 2 ;; -o | --wheel-output) FINAL_WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY="$2" shift 2 ;; -n | --name) PACKAGE_NAME="$2" shift 2 ;; -v | --version) PACKAGE_VERSION="$2" shift 2 ;; -g | --glue-version) GLUE_VERSION="$2" shift 2 ;; -h | --help) show_help exit 0 ;; *) echo "Unknown option: $1" show_help exit 1 ;; esac done # If package name has dashes, convert to underscores and notify user. We need to check this since we cant import a package with dashes. if [[ "$PACKAGE_NAME" =~ "-" ]]; then echo "Warning: Package name '$PACKAGE_NAME' contains dashes. Converting to underscores." PACKAGE_NAME=$(echo "$PACKAGE_NAME" | tr '-' '_') fi UBER_WHEEL_NAME="${PACKAGE_NAME}-${PACKAGE_VERSION}-py3-none-any.whl" # Check if glue version is provided if [ -z "$GLUE_VERSION" ]; then echo "Error: Glue version is required." exit 1 fi # Validate version format (basic check) if [[ ! "$PACKAGE_VERSION" =~ ^[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+$ ]] && [[ ! "$PACKAGE_VERSION" =~ ^[0-9]+\.[0-9]+$ ]]; then echo "Warning: Version '$PACKAGE_VERSION' doesn't follow semantic versioning (x.y.z or x.y)" fi # Check if requirements file exists if [ ! -f "$REQUIREMENTS_FILE" ]; then echo "Error: Requirements file '$REQUIREMENTS_FILE' not found." exit 1 fi # Get relevant platform tags/python versions based on glue version if [[ "$GLUE_VERSION" == "5.0" ]]; then PYTHON_VERSION="3.11" GLIBC_VERSION="2.34" elif [[ "$GLUE_VERSION" == "4.0" ]]; then PYTHON_VERSION="3.10" GLIBC_VERSION="2.26" elif [[ "$GLUE_VERSION" == "3.0" ]]; then PYTHON_VERSION="3.7" GLIBC_VERSION="2.26" elif [[ "$GLUE_VERSION" == "2.0" ]]; then PYTHON_VERSION="3.7" GLIBC_VERSION="2.17" elif [[ "$GLUE_VERSION" == "1.0" ]]; then PYTHON_VERSION="3.6" GLIBC_VERSION="2.17" elif [[ "$GLUE_VERSION" == "0.9" ]]; then PYTHON_VERSION="2.7" GLIBC_VERSION="2.17" else echo "Error: Unsupported glue version '$GLUE_VERSION'." exit 1 fi echo "Using Glue version $GLUE_VERSION" echo "Using Glue python version $PYTHON_VERSION" echo "Using Glue glibc version $GLIBC_VERSION" PIP_PLATFORM_FLAG="" is_glibc_compatible() { # assumes glibc version in the form of major.minor (ex: 2.17) # glue glibc must be >= platform glibc local glue_glibc_version="$GLIBC_VERSION" local platform_glibc_version="$1" # 2.27 (platform) can run on 2.27 (glue) if [[ "$platform_glibc_version" == "$glue_glibc_version" ]]; then return 0 fi local glue_glibc_major="${glue_glibc_version%%.*}" local glue_glibc_minor="${glue_glibc_version#*.}" local platform_glibc_major="${platform_glibc_version%%.*}" local platform_glibc_minor="${platform_glibc_version#*.}" # 3.27 (platform) cannot run on 2.27 (glue) if [[ "$platform_glibc_major" -gt "$glue_glibc_major" ]]; then return 1 fi # 2.34 (platform) cannot run on 2.27 (glue) if [[ "$platform_glibc_major" -eq "$glue_glibc_major" ]] && [[ "$platform_glibc_minor" -gt "$glue_glibc_minor" ]]; then return 1 fi # 2.17 (platform) can run on 2.27 (glue) return 0 } PIP_PLATFORM_FLAG="" if is_glibc_compatible "2.17"; then PIP_PLATFORM_FLAG="${PIP_PLATFORM_FLAG} --platform manylinux2014_x86_64" fi if is_glibc_compatible "2.28"; then PIP_PLATFORM_FLAG="${PIP_PLATFORM_FLAG} --platform manylinux_2_28_x86_64" fi if is_glibc_compatible "2.34"; then PIP_PLATFORM_FLAG="${PIP_PLATFORM_FLAG} --platform manylinux_2_34_x86_64" fi if is_glibc_compatible "2.39"; then PIP_PLATFORM_FLAG="${PIP_PLATFORM_FLAG} --platform manylinux_2_39_x86_64" fi echo "Using pip platform flags: $PIP_PLATFORM_FLAG" # Convert to absolute paths REQUIREMENTS_FILE=$(realpath "$REQUIREMENTS_FILE") FINAL_WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY=$(realpath "$FINAL_WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY") TEMP_WORKING_DIR=$(mktemp -d) VENV_DIR="${TEMP_WORKING_DIR}/.build_venv" WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY="${TEMP_WORKING_DIR}/wheelhouse" # Cleanup function cleanup() { echo "Cleaning up temporary files..." rm -rf "$TEMP_WORKING_DIR" } trap cleanup EXIT echo "=========================================" echo "Building wheel for $PACKAGE_NAME with all dependencies from $REQUIREMENTS_FILE" echo "=========================================" # Determine Python executable to use consistently PYTHON_EXEC=$(which python3 2>/dev/null || which python 2>/dev/null) if [ -z "$PYTHON_EXEC" ]; then echo "Error: No Python executable found" exit 1 fi echo "Using Python: $PYTHON_EXEC" echo "" # Install build requirements echo "Step 1/5: Installing build tools..." echo "----------------------------------------" "$PYTHON_EXEC" -m pip install --upgrade pip build wheel setuptools echo "✓ Build tools installed successfully" echo "" # Create a virtual environment for building echo "Step 2/5: Creating build environment..." echo "----------------------------------------" "$PYTHON_EXEC" -m venv "$VENV_DIR" # Check if virtual environment was created successfully if [ ! -f "$VENV_DIR/bin/activate" ]; then echo "Error: Failed to create virtual environment" exit 1 fi source "$VENV_DIR/bin/activate" # Install pip-tools for dependency resolution "$VENV_DIR/bin/pip" install pip-tools echo "✓ Build environment created successfully" echo "" # Compile requirements to get all transitive dependencies GLUE_PIP_ARGS="$PIP_PLATFORM_FLAG --python-version $PYTHON_VERSION --only-binary=:all:" echo "Step 3/5: Resolving all dependencies..." echo "----------------------------------------" if ! "$VENV_DIR/bin/pip-compile" --pip-args "$GLUE_PIP_ARGS" --no-emit-index-url --output-file "$TEMP_WORKING_DIR/.compiled_requirements.txt" "$REQUIREMENTS_FILE"; then echo "Error: Failed to resolve dependencies. Check for conflicts in $REQUIREMENTS_FILE" exit 1 fi echo "✓ Dependencies resolved successfully" echo "" # Download all wheels for dependencies echo "Step 4/5: Downloading all dependency wheels..." echo "----------------------------------------" "$VENV_DIR/bin/pip" download -r "$TEMP_WORKING_DIR/.compiled_requirements.txt" -d "$WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY" $GLUE_PIP_ARGS # Check if any wheels were downloaded if [ ! "$(ls -A "$WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY")" ]; then echo "Error: No wheels were downloaded. Check your requirements file." exit 1 fi # Count downloaded wheels (using find instead of ls for better handling) WHEEL_COUNT=$(find "$WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY" -name "*.whl" -type f | wc -l | tr -d ' ') echo "✓ Downloaded $WHEEL_COUNT dependency wheels successfully" echo "" # Create a single uber wheel with all dependencies echo "Step 5/5: Creating uber wheel with all dependencies included..." echo "----------------------------------------" # Create a temporary directory for the uber wheel UBER_WHEEL_DIR="$TEMP_WORKING_DIR/uber" mkdir -p "$UBER_WHEEL_DIR" # Create the setup.py file with custom install command cat >"$UBER_WHEEL_DIR/setup.py" <<EOF from setuptools import setup, find_packages import setuptools.command.install import os import glob import subprocess import sys setup( name='${PACKAGE_NAME}', version='${PACKAGE_VERSION}', description='Bundle containing dependencies for ${PACKAGE_NAME}', author='Package Builder', author_email='builder@example.com', packages=['${PACKAGE_NAME}'], # Include the package directory to hold wheels include_package_data=True, package_data={ '${PACKAGE_NAME}': ['wheels/*.whl'], # Include wheels in the package directory } ) EOF # Create a MANIFEST.in file to include all wheels cat >"$UBER_WHEEL_DIR/MANIFEST.in" <<EOF recursive-include ${PACKAGE_NAME}/wheels *.whl EOF # Create an __init__.py file that imports all the bundled wheel files (no auto-install logic) mkdir -p "$UBER_WHEEL_DIR/${PACKAGE_NAME}" cat >"$UBER_WHEEL_DIR/${PACKAGE_NAME}/__init__.py" <<EOF """ ${PACKAGE_NAME} - dependencies can be installed at runtime using the $(load_wheels) function """ from pathlib import Path import logging import subprocess import sys __version__ = "${PACKAGE_VERSION}" def load_wheels(log_level=logging.INFO): logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) formatter = logging.Formatter("[Glue Python Wheel Installer] %(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.setLevel(log_level) logger.info("Starting wheel installation process") package_dir = Path(__file__).parent.absolute() wheels_dir = package_dir / "wheels" logger.debug(f"Package directory: {package_dir}") logger.debug(f"Looking for wheels in: {wheels_dir}") if not wheels_dir.exists(): logger.error(f"Wheels directory not found: {wheels_dir}") return False wheel_files = list(wheels_dir.glob("*.whl")) if not wheel_files: logger.warning(f"No wheels found in: {wheels_dir}") return False logger.info(f"Found {len(wheel_files)} wheels") wheel_file_paths = [str(wheel_file) for wheel_file in wheel_files] logger.info(f"Installing {wheel_file_paths}...") try: result = subprocess.run( [sys.executable, "-m", "pip", "install", *wheel_file_paths], check=True, capture_output=True, text=True ) logger.info(f"✓ Successfully installed wheel files") logger.debug(f"pip output: {result.stdout}") except subprocess.CalledProcessError as e: error_msg = f"Failed to install wheel files" logger.error(f"✗ {error_msg}: {e}") if e.stderr: logger.error(f"Error details: {e.stderr}") return False logger.info("All wheels installed successfully") return True EOF cat >"$UBER_WHEEL_DIR/${PACKAGE_NAME}/auto.py" <<EOF """ ${PACKAGE_NAME} - utility module that allows users to automatically install modules by adding $(import ${PACKAGE_NAME}.auto) to the top of their script """ from ${PACKAGE_NAME} import load_wheels load_wheels() EOF # Copy all wheels to the uber wheel directory mkdir -p "$UBER_WHEEL_DIR/${PACKAGE_NAME}/wheels" cp "$WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY"/*.whl "$UBER_WHEEL_DIR/${PACKAGE_NAME}/wheels/" # Build the uber wheel echo "Building uber wheel package..." # Install build tools in the current environment "$VENV_DIR/bin/pip" install build if ! (cd "$UBER_WHEEL_DIR" && "$VENV_DIR/bin/python" -m build --skip-dependency-check --wheel --outdir .); then echo "Error: Failed to build uber wheel" exit 1 fi # Ensure output directory exists mkdir -p "$FINAL_WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY" # Copy the uber wheel to the output directory FINAL_WHEEL_OUTPUT_PATH="$FINAL_WHEEL_OUTPUT_DIRECTORY/$UBER_WHEEL_NAME" # Find the generated wheel (should be only one in the root directory) GENERATED_WHEEL=$(find "$UBER_WHEEL_DIR" -maxdepth 1 -name "*.whl" -type f | head -1) if [ -z "$GENERATED_WHEEL" ]; then echo "Error: No uber wheel was generated" exit 1 fi cp "$GENERATED_WHEEL" "$FINAL_WHEEL_OUTPUT_PATH" # Get final wheel size for user feedback WHEEL_SIZE=$(du -h "$FINAL_WHEEL_OUTPUT_PATH" | cut -f1) echo "✓ Uber wheel created successfully!" echo "" echo "=========================================" echo "BUILD COMPLETED SUCCESSFULLY!" echo "=========================================" echo "Final wheel: $FINAL_WHEEL_OUTPUT_PATH" echo "Wheel size: $WHEEL_SIZE" echo "Dependencies included: $WHEEL_COUNT packages" echo "" echo "To install the bundle, run:" echo " pip install $FINAL_WHEEL_OUTPUT_PATH" echo "" echo "After installation, you can verify that the bundle works by running:" echo " python -c \"import ${PACKAGE_NAME}; ${PACKAGE_NAME}.load_wheels()\"" echo " or " echo " python -c \"import ${PACKAGE_NAME}.auto\"" echo "========================================="
./wheel_packager.sh -r <path to requirements.txt> -g <glue version> -o <wheel output directory> -n <package name> -v <wheel version>
--additional-python-modules s3://your-bucket/path/to/package_with_dependencies-1.0.0-py3-none-any.whl
# Option 1: automatic installation via import import package_with_dependencies.auto # Option 2: manual installation from package_with_dependencies import load_wheels load_wheels()
Inclusione di file Python con funzionalità native PySpark
AWS Glue utilizza PySpark per includere file Python nei job AWS Glue ETL. Quando possibile, ti consigliamo di usare --additional-python-modules per gestire le dipendenze. Puoi utilizzare il parametro del processo --extra-py-files per includere i file Python. Le dipendenze devono essere ospitate in Amazon S3 e il valore dell'argomento deve essere un elenco delimitato da virgole di percorsi Amazon S3 senza spazi. Questa funzionalità si comporta come la gestione delle dipendenze Python che useresti con Spark. Per ulteriori informazioni sulla gestione delle dipendenze di Python in Spark, consulta la pagina Utilizzo delle funzionalità PySpark native--extra-py-filesè utile nei casi in cui il codice aggiuntivo non è incluso nel pacchetto o quando si sta migrando un programma Spark con una toolchain esistente per la gestione delle dipendenze. Affinché gli strumenti di dipendenza siano gestibili, sarà necessario raggruppare le dipendenze prima di inviarle.
Script di programmazione che utilizzano trasformazioni visive
Quando crei un lavoro AWS Glue utilizzando l'interfaccia visiva di AWS Glue Studio, puoi trasformare i tuoi dati con nodi di trasformazione dati gestiti e trasformazioni visive personalizzate. Per ulteriori informazioni sui nodi di trasformazione dei dati gestiti, consultaTrasforma i dati con AWS Glue trasformazioni gestite. Per ulteriori informazioni sulle trasformazioni visive personalizzate, vedere Trasforma i dati con trasformazioni visive personalizzate . Gli script che utilizzano trasformazioni visive possono essere generati solo quando il linguaggio del lavoro è impostato per utilizzare Python.
Quando si genera un lavoro AWS Glue utilizzando trasformazioni visive, AWS Glue Studio includerà queste trasformazioni nell'ambiente di runtime utilizzando il --extra-py-files parametro nella configurazione del lavoro. Per ulteriori informazioni sui parametri di processo, consulta Utilizzo dei parametri del lavoro nei lavori AWS Glue. Quando si apportano modifiche a uno script o a un ambiente di runtime generato, è necessario mantenere questa configurazione del lavoro affinché lo script venga eseguito correttamente.
Compressione delle librerie per l’inclusione
A meno che una libreria non sia contenuta in un singolo file .py, deve essere compressa in un archivio .zip. La directory del pacchetto deve trovarsi al livello radice dell'archivio e deve contenere un file __init__.py per il pacchetto. Python sarà in grado di importare il pacchetto nel modo normale.
Se la tua libreria è composta da un singolo modulo Python in un file .py, non è necessario trasferirla in un file .zip.
Caricamento delle librerie Python nei notebook AWS Glue Studio
Caricamento delle librerie Python in un endpoint di sviluppo in Glue 0.9/1.0 AWS
Se utilizzi diversi set di librerie per diversi script ETL, puoi impostare un endpoint di sviluppo separato per ciascun set oppure sovrascrivere i file .zip della libreria che l'endpoint di sviluppo carica ogni volta che si cambia script.
Puoi utilizzare la console per specificare uno o più file .zip di libreria per un endpoint di sviluppo al momento della creazione. Dopo l'assegnazione di un nome e un ruolo IAM, scegli Script Libraries and job parameters (optional) (Librerie di Script e parametri di processo -opzionale) e immetti il percorso Amazon S3 completo per i tuoi file .zip della libreria nella casella Python library path (Percorso libreria Python). Ad esempio:
s3://bucket/prefix/site-packages.zipSe lo desideri, puoi specificare più percorsi completi per i file, separandoli con virgole ma non spazi, in questo modo:
s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zipSe aggiorni questi file .zip in un secondo momento, puoi utilizzare la console per importarli nuovamente nell'endpoint di sviluppo. Individua l'endpoint dello sviluppatore in questione, verifica la casella a esso corrispondente e scegli Update ETL libraries (Aggiorna librerie ETL) dal menu Action (Operazione).
Allo stesso modo, potete specificare i file di libreria usando AWS Glue APIs. Quando crei un endpoint di sviluppo chiamando CreateDevEndpoint azione (Python: create_dev_endpoint), puoi specificare uno o più percorsi completi per le librerie nel parametro ExtraPythonLibsS3Path in una chiamata come la seguente:
dep = glue.create_dev_endpoint(
EndpointName="testDevEndpoint",
RoleArn="arn:aws:iam::123456789012",
SecurityGroupIds="sg-7f5ad1ff",
SubnetId="subnet-c12fdba4",
PublicKey="ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQCtp04H/y...",
NumberOfNodes=3,
ExtraPythonLibsS3Path="s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip")Quando aggiorni un endpoint di sviluppo, puoi anche aggiornare le librerie caricate utilizzando un oggetto DevEndpointCustomLibraries e impostare il parametro UpdateEtlLibraries su True durante la chiamata UpdateDevEndpoint (update_dev_endpoint).
Usare le librerie Python in un lavoro o JobRun
Quando crei un nuovo processo nella console, puoi specificare uno o più file ZIP di libreria scegliendo Script Libraries and job parameters (optional) (Librerie di script e parametri di processo - opzionale) e immettendo percorsi di librerie Amazon S3 completi, analogamente a come faresti quando crei un endpoint di sviluppo:
s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zipSe stai chiamando CreateJob (create_job), puoi specificare uno o più percorsi completi alle librerie predefinite utilizzando il parametro predefinito --extra-py-files, come segue:
job = glue.create_job(Name='sampleJob',
Role='Glue_DefaultRole',
Command={'Name': 'glueetl',
'ScriptLocation': 's3://my_script_bucket/scripts/my_etl_script.py'},
DefaultArguments={'--extra-py-files': 's3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip'})Quindi, quando avvii un JobRun, puoi sovrascrivere l'impostazione della libreria predefinita con una diversa:
runId = glue.start_job_run(JobName='sampleJob',
Arguments={'--extra-py-files': 's3://bucket/prefix/lib_B.zip'})Analizza in modo proattivo le dipendenze di Python
Per identificare in modo proattivo potenziali problemi di dipendenza prima della distribuzione su AWS Glue, puoi utilizzare lo strumento di analisi delle dipendenze per convalidare i tuoi pacchetti Python rispetto all'ambiente Glue di destinazione. AWS
AWS fornisce uno strumento di analisi delle dipendenze Python open source progettato specificamente per gli ambienti Glue. AWS Questo strumento è disponibile nell'archivio degli esempi AWS Glue e può essere utilizzato localmente per convalidare le dipendenze prima della distribuzione.
Questa analisi aiuta a garantire che le dipendenze seguano la pratica consigliata di aggiungere tutte le versioni della libreria per distribuzioni di produzione coerenti. Per maggiori dettagli, consulta il README dello strumento.
Il AWS Glue Python Dependency Analyzer aiuta a identificare le dipendenze non bloccate e i conflitti di versione simulando l'installazione di pip con vincoli specifici della piattaforma che corrispondono all'ambiente Glue di destinazione. AWS
# Analyze a single Glue job python glue_dependency_analyzer.py -j my-glue-job # Analyze multiple jobs with specific AWS configuration python glue_dependency_analyzer.py -j job1 -j job2 --aws-profile production --aws-region us-west-2
Lo strumento contrassegnerà:
-
Dipendenze non bloccate che potrebbero installare versioni diverse tra le esecuzioni dei job
-
Conflitti di versione tra pacchetti
-
Dipendenze non disponibili per l'ambiente AWS Glue di destinazione
Amazon Q Developer è un assistente conversazionale generativo basato sull'intelligenza artificiale (AI) che può aiutarti a comprendere, creare, estendere e utilizzare le applicazioni. AWS Puoi scaricarlo seguendo le istruzioni nella Guida introduttiva per Amazon Q.
Amazon Q Developer può essere usato per analizzare e correggere gli errori di lavoro dovuti alla dipendenza da Python. Ti suggeriamo di utilizzare il seguente prompt sostituendo il <Job-Name>segnaposto con il nome del tuo lavoro di incollaggio.
I have an AWS Glue job named <Job-Name> that has failed due to Python module installation conflicts. Please assist in diagnosing and resolving this issue using the following systematic approach. Proceed once sufficient information is available. Objective: Implement a fix that addresses the root cause module while minimizing disruption to the existing working environment. Step 1: Root Cause Analysis • Retrieve the most recent failed job run ID for the specified Glue job • Extract error logs from CloudWatch Logs using the job run ID as a log stream prefix • Analyze the logs to identify: • The recently added or modified Python module that triggered the dependency conflict • The specific dependency chain causing the installation failure • Version compatibility conflicts between required and existing modules Step 2: Baseline Configuration Identification • Locate the last successful job run ID prior to the dependency failure • Document the Python module versions that were functioning correctly in that baseline run • Establish the compatible version constraints for conflicting dependencies Step 3: Targeted Resolution Implementation • Apply pinning by updating the job's additional_python_modules parameter • Pin only the root cause module and its directly conflicting dependencies to compatible versions, and do not remove python modules unless necessary • Preserve flexibility for non-conflicting modules by avoiding unnecessary version constraints • Deploy the configuration changes with minimal changes to the existing configuration and execute a validation test run. Do not change the Glue versions. Implementation Example: Scenario: Recently added pandas==2.0.0 to additional_python_modules Error: numpy version conflict (pandas 2.0.0 requires numpy>=1.21, but existing job code requires numpy<1.20) Resolution: Update additional_python_modules to "pandas==1.5.3,numpy==1.19.5" Rationale: Use pandas 1.5.3 (compatible with numpy 1.19.5) and pin numpy to last known working version Expected Outcome: Restore job functionality with minimal configuration changes while maintaining system stability.
Il prompt indica a Q di:
-
Recupera l'ultimo ID di esecuzione del job non riuscito
-
Trova i log e i dettagli associati
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Trova le esecuzioni di lavoro riuscite per rilevare eventuali pacchetti Python modificati
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Apporta eventuali correzioni alla configurazione e avvia un'altra esecuzione di test
Moduli Python già forniti in Glue AWS
Puoi modificare la versione dei moduli disponibili con il parametro di processo --additional-python-modules.
