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クラスDynamicFrame
Apache Spark の主要な抽象化の 1 つは SparkSQL DataFrame
です。これは、R と Pandas にある DataFrame
構造に似ています。DataFrame
はテーブルと似ており、機能スタイル (マップ/リデュース/フィルター/その他) 操作と SQL 操作 (選択、プロジェクト、集計) をサポートしています。
DataFrames
は、強力で広く使用されていますが、抽出、変換、およびロード (ETL) 操作に関しては制限があります。最も重要なのは、データをロードする前にスキーマを指定する必要があることです。は、データ
SparkSQL に対してパスを 2 つ作ることでこれを解決します。1 つ目はスキーマを推測し、2 つ目はデータをロードします。—ただし、この推測は限定されており、実際の煩雑なデータには対応しません。たとえば、同じフィールドが異なるレコードの異なるタイプである可能性があります。Apache
Spark は、多くの場合、作業を中断して、元のフィールドテキストを使用してタイプを string
として報告します。これは正しくない可能性があり、スキーマの不一致を解決する方法を細かく制御する必要があります。また、大規模なデータセットの場合、ソースデータに対する追加パスが非常に高価になる可能性があります。
これらの制限に対処するために、AWS Glue では DynamicFrame
を導入しています。 は DynamicFrame
に似ていますが、各レコードが自己記述できるため、最初はスキーマは必要ありません。DataFrame
代わりに、AWS Glue は必要に応じてオンザフライでスキーマを計算し、選択 (または共用) タイプを使用してスキーマの不一致を明示的にエンコードします。これらの不整合を解決して、固定スキーマを必要とするデータストアとデータセットを互換性のあるものにできます。
同様に、DynamicRecord
は DynamicFrame
内の論理レコードを表します。 これは、Spark DataFrame
の行と似ていますが、自己記述型であり、固定スキーマに適合しないデータに使用できます。
スキーマの不一致を解決したら、DynamicFrames
を DataFrames
との間で変換することができます。
— 構造 —
__init__
__init__(jdf, glue_ctx, name)
-
jdf
– Java 仮想マシン (JVM) 内のデータフレームへの参照。 -
glue_ctx
– クラスGlueContext オブジェクト。 -
name
– オプションの名前文字列。デフォルトでは空。
fromDF
fromDF(dataframe, glue_ctx, name)
DataFrame
フィールドを DynamicRecord
に変換することにより、DataFrame
を DynamicFrame
に変換します。新しい DynamicFrame
を返します。
は DynamicRecord
の論理レコードを表します。DynamicFrame
これは、自己記述型であり、固定スキーマに適合しないデータに使用できる点を除いて、Spark DataFrame
の行に似ています。
-
dataframe
– 変換する Apache Spark SQLDataFrame
(必須)。 -
glue_ctx
– この変換のコンテキストを指定する クラスGlueContext オブジェクト (必須)。 -
name
– 結果のDynamicFrame
の名前 (必須)。
toDF
toDF(options)
DynamicRecords
を DataFrame
フィールドに変換することにより、DynamicFrame
を Apache Spark DataFrame
に変換します。新しい DataFrame
を返します。
は DynamicRecord
の論理レコードを表します。DynamicFrame
これは、自己記述型であり、固定スキーマに適合しないデータに使用できる点を除いて、Spark DataFrame
の行に似ています。
-
options
– オプションのリスト。Project
とCast
アクションタイプを選択した場合、ターゲットのタイプを指定します。次に例を示します。>>>toDF([ResolveOption("a.b.c", "KeepAsStruct")]) >>>toDF([ResolveOption("a.b.c", "Project", DoubleType())])
— 情報 —
count
count( )
– 基盤となる DataFrame
の行数を返します。
schema
schema( )
– この DynamicFrame
のスキーマを返します。使用できない場合は、基盤となる DataFrame
のスキーマを返します。
printSchema
printSchema( )
– 基盤となる DataFrame
のスキーマを表示します。
show
show(num_rows)
– 基盤となる DataFrame
から、指定された行数を表示します。
repartition
repartition(numPartitions)
– numPartitions
パーティションを含む新しい DynamicFrame
を返します。
coalesce
coalesce(numPartitions)
– numPartitions
パーティションを含む新しい DynamicFrame
を返します。
— 変換 —
apply_mapping
apply_mapping(mappings, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
宣言型のマッピングをこの DynamicFrame
に適用し、それらのマッピングが適用された新しい DynamicFrame
を返します。
-
mappings
– マッピングタプルのリストで、それぞれが (ソース列、ソースタイプ、ターゲット列、ターゲットタイプ) で構成されます。必須。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
drop_fields
drop_fields(paths, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
変換を呼び出して、クラスFlatMap からフィールドを削除します。DynamicFrame
指定されたフィールドが削除された新しい DynamicFrame
を返します。
-
paths
– それぞれが削除するフィールドノードへのフルパスを含む文字列のリスト。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
filter
filter(f, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
指定された述語関数 f
を満たす入力 DynamicFrame
内のすべての DynamicRecords
を選択することで構築された、新しい DynamicFrame
を返します。
-
f
– に適用する述語関数。DynamicFrame
この関数はDynamicRecord
を引数として取り、DynamicRecord
がフィルター要件を満たす場合は True を返し、そうでない場合は False を返します (必須)。は
DynamicRecord
の論理レコードを表します。DynamicFrame
これは、自己記述型であり、固定スキーマに適合しないデータに使用できる点を除いて、SparkDataFrame
の行に似ています。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
filter
変換の使用方法の例については、「フィルタクラス」を参照してください。
join
join(paths1, paths2, frame2, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
別の DynamicFrame
と等価結合を実行し、結果の DynamicFrame
を返します。
-
paths1
– 結合するこのフレームのキーのリスト。 -
paths2
– 結合する別のフレームのキーのリスト。 -
frame2
– 結合する他のDynamicFrame
。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
map
map(f, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
指定したマッピング関数を元の DynamicFrame
のすべてのレコードに適用した結果の新しい DynamicFrame
を返します。
-
f
– 内のすべてのレコードに適用されるマッピング関数。DynamicFrame
この関数は、DynamicRecord
を引数として取り、新しいDynamicRecord
を返す必要があります (必須)。は
DynamicRecord
の論理レコードを表します。DynamicFrame
これは、自己記述型であり、固定スキーマに適合しないデータに使用できる点を除いて、Apache SparkDataFrame
の行に似ています。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– 変換のエラーに関連付けられた文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– エラーが発生する前に変換で発生する可能性のあるエラーの最大数 (オプション、デフォルト値は 0)。 -
totalThreshold
– エラーを処理する前に発生する可能性のあるエラーの最大数 (オプション、デフォルト値は 0)。
map
変換の使用方法の例については、「マップクラス」を参照してください。
mergeDynamicFrame
mergeDynamicFrame(stage_dynamic_frame, primary_keys, transformation_ctx = "", options
= {}, info = "", stageThreshold = 0, totalThreshold = 0)
レコードを識別するために、この DynamicFrame
を指定されたプライマリキーに基づくステージング DynamicFrame
とマージします。重複レコード(同じプライマリキーを持つレコード)は重複除外されません。ステージングフレームに一致するレコードがない場合、すべてのレコード(重複を含む)がソースから保持されます。ステージングフレームに一致するレコードがある場合、ステージングフレームのレコードによって、AWS
Glue のソースのレコードが上書きされます。
-
stage_dynamic_frame
– マージするステージングDynamicFrame
。 -
primary_keys
– ソースおよびステージング動的フレームからのレコードを照合するプライマリキーフィールドのリスト。 -
transformation_ctx
– 現在の変換に関するメタデータを取得するために使用される一意の文字列(オプション)。 -
options
– この変換に関する追加情報を提供する JSON の名前と値のペアの文字列。 -
info
–。String
この変換でのエラーに関連付けられる任意の文字列。 -
stageThreshold
–。Long
指定された変換で処理がエラーアウトする必要があるエラーの数。 -
totalThreshold
–。Long
この変換までで処理がエラーアウトする必要があるエラーの合計数。
この DynamicFrame
をステージング DynamicFrame
とマージして取得した新しい DynamicFrame
を返します。
以下の場合、返される DynamicFrame
にはレコード A が含まれます。
-
A
がソースフレームとステージングフレームの両方に存在する場合、ステージングフレームのA
が返されます。 -
A
がソーステーブルにあり、A.primaryKeys
がstagingDynamicFrame
にない場合(これは、ステージングテーブルでA
が更新されていないことを意味します)。
ソースフレームとステージングフレームが、同じスキーマを持つ必要はありません。
merged_frame = source_frame.mergeDynamicFrame(stage_frame, ["id"])
relationalize
relationalize(root_table_name, staging_path, options, transformation_ctx="", info="",
stageThreshold=0, totalThreshold=0)
ネストされた列をネスト解除し、配列の列をピボットすることによって生成されるフレームのリストを生成することにより、DynamicFrame
を関係付けます。ピボットされた配列の列は、フェーズのネスト解除時に生成された結合キーを使用してルートテーブルに結合できます。
-
root_table_name
– ルートテーブルの名前。 -
staging_path
– ピボットテーブルのパーティションを CSV 形式で保存するパス (オプション)。ピボットされたテーブルはこのパスから読み取ります。 -
options
– オプションのパラメータのディクショナリ。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
rename_field
rename_field(oldName, newName, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
この DynamicFrame
のフィールドの名前を変更し、フィールドの名前が変更された新しい DynamicFrame
を返します。
-
oldName
– 名前を変更するノードへのフルパス。古い名前にドットが含まれている場合、
RenameField
はバックティック (`
) で囲まなければ機能しません。たとえば、this.old.name
をthisNewName
に置き換えるには、rename_field を次のように呼び出します。newDyF = oldDyF.rename_field("`this.old.name`", "thisNewName")
-
newName
– 完全パスとしての新しい名前。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
resolveChoice
resolveChoice(specs = None, option="", transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0,
totalThreshold=0)
この DynamicFrame
内で選択タイプを解決し、新しい DynamicFrame
を返します。
-
specs
解決するための特定のあいまいさのリスト。それぞれがタプルの形式です。–(path, action)
。 値は特定のあいまいな要素を識別し、path
値は対応する解決を識別します。action
specs
パラメータおよびoption
パラメータのうち 1 つのみを使用できます。spec
パラメータがNone
ではない場合、option
パラメータは空の文字列である必要があります。逆に、option
が空の文字列ではない場合、spec
パラメータはNone
である必要があります。 どちらのパラメータも指定されていない場合、AWS Glue はスキーマを解析し、それを使用してあいまいさを解決します。specs
タプルのaction
部分は、次の 4 つの解決策のうちの 1 つを指定できます。-
cast
: キャストするタイプを指定できます (例:cast:int
)。 -
make_cols
: データを平坦化することで潜在的なあいまいさを解消します。たとえば、columnA
がint
またはstring
の場合、解決策は、作成されたDynamicFrame
にcolumnA_int
およびcolumnA_string
という名前の 2 つの列を生成することです。 -
make_struct
: 構造体を使用してデータを表現することで、潜在的なあいまいさを解決します。たとえば、列のデータがint
またはstring
の場合、make_struct
アクションを使用すると、作成されたDynamicFrame
に、それぞれがint
およびstring
の両方を含む構造体の列が生成されます。 -
project
: 使用可能なデータ型の 1 つにすべてのデータを投影することで潜在的なあいまいさを解消します。たとえば、列のデータがint
またはstring
の場合、project:string
アクションを使用すると、すべてのint
値が文字列に変換されている、作成されたDynamicFrame
に列が生成されます。
path
で配列を識別する場合は、あいまいさを避けるために配列名の後に空の角括弧を置きます。たとえば、使用しているデータが次のように構造化されているとします。"myList": [ { "price": 100.00 }, { "price": "$100.00" } ]
文字列バージョンではなく、数値バージョンの料金を使用する場合は、
path
を"myList[].price"
に設定し、action
を"cast:double"
に設定できます。 -
-
option
– パラメータがspecs
の場合のデフォルトの解決アクションです。None
パラメータがspecs
ではない場合、空の文字列以外に設定することはできません。None
-
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
df1 = df.resolveChoice(option = "make_cols")
df2 = df.resolveChoice(specs = [("a.b", "make_struct"), ("c.d", "cast:double")])
select_fields
select_fields(paths, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
選択したフィールドを含む新しい DynamicFrame
を返します。
-
paths
– 文字列のリスト。各文字列は選択する最上位ノードへのパスです。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
spigot
spigot(path, options={})
変換中にサンプルレコードを指定した場所に書き込み、追加の書き込みステップで入力 DynamicFrame
を返します。
-
path
– 書き込み先へのパス (必須)。 -
options
– オプションを指定するキーと値のペア (オプション)。"topk"
オプションは、最初のk
レコードを書き込むことを指定します。"prob"
オプションは、書き込むレコードを選択するために使用される、指定されたレコードを選択する可能性を (小数として) 指定します。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。
split_fields
split_fields(paths, name1, name2, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0,
totalThreshold=0)
2 つの DynamicFrames
を含む新しい DynamicFrameCollection
を返します。1 つ目は分割されたすべてのノードを含み、2 つ目には残っているノードが含まれます。
-
paths
– 文字列のリスト。各文字列は新しいDynamicFrame
に分割するノードのフルパスです。 -
name1
– 分割されたDynamicFrame
の名前文字列。 -
name2
– 指定されたノードが分割された後に残るDynamicFrame
の名前文字列。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
split_rows
DynamicFrame
の 1 つ以上の行を、新しい DynamicFrame
に分割します。
split_rows(comparison_dict, name1, name2, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0,
totalThreshold=0)
2 つの DynamicFrames
を含む新しい DynamicFrameCollection
を返します。1 つ目には分割されたすべての行が入り、2 つ目には残りの行が入ります。
-
comparison_dict
– キーが列へのパスであり、その値が、列値が比較される値にコンパレータをマッピングするための別のディクショナリであるディクショナリ。たとえば、{"age": {">": 10, "<": 20}}
は、age 列の値が 10 より大きく 20 より小さいすべての行を分割します。 -
name1
– 分割されたDynamicFrame
の名前文字列。 -
name2
– 指定されたノードが分割された後に残るDynamicFrame
の名前文字列。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
unbox
unbox(path, format, transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0,
**options)
DynamicFrame
の文字列フィールドをアンボックスし、アンボックスされた DynamicRecords
を含む DynamicFrame
を返します。
は DynamicRecord
の論理レコードを表します。DynamicFrame
これは、自己記述型であり、固定スキーマに適合しないデータに使用できる点を除いて、Apache Spark DataFrame
の行に似ています。
-
path
– アンボックスする文字列ノードへのフルパス。 -
format
– 形式の仕様 (オプション)。これは、複数の形式をサポートする Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) または AWS Glue 接続に使用します。サポートされる形式については、「AWS Glue での ETL 入力および出力の形式オプション」を参照してください。 -
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
options
– 次の 1 つ以上。-
separator
– 区切り文字を含む文字列。 -
escaper
– エスケープ文字を含む文字列。 -
skipFirst
– 最初のインスタンスをスキップするかどうかを示すブール値。 -
withSchema
– スキーマを含む文字列。StructType.json( )
を使用して呼び出す必要があります。 -
withHeader
– ヘッダーが含まれているかどうかを示すブール値。
-
例: unbox("a.b.c", "csv", separator="|")
unnest
DynamicFrame
内のネストされたオブジェクトをネスト解除して、最上位レベルのオブジェクトにし、新しいネストされていない DynamicFrame
を返します。
unnest(transformation_ctx="", info="", stageThreshold=0, totalThreshold=0)
DynamicFrame
内のネストされたオブジェクトをネスト解除して、最上位レベルのオブジェクトにし、新しいネストされていない DynamicFrame
を返します。
-
transformation_ctx
– 状態情報を識別するために使用される一意の文字列 (オプション)。 -
info
– この変換のエラー報告に関連付ける文字列 (オプション)。 -
stageThreshold
– この変換中にプロセスで発生するエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。 -
totalThreshold
– この変換までに発生したエラーのうち、プロセスでエラーとなるエラーの数 (オプション: デフォルトではゼロ、プロセスがエラーを出力しないことを示します)。
例: unnest( )
write
write(connection_type, connection_options, format, format_options, accumulator_size)
この DataSink (オブジェクト) の クラスGlueContext から指定された接続タイプの DynamicFrame
を取得し、それを使用してこの DynamicFrame
のコンテンツをフォーマットして書き込みます。 指定されたとおりに書式設定され、書き込まれる新しい DynamicFrame
を返します。
-
connection_type
– 使用する接続タイプ。有効な値は、s3
、mysql
、postgresql
、redshift
、sqlserver
、およびoracle
です。 -
connection_options
– 使用する接続オプション (オプション)。s3
のconnection_type
では、Amazon S3 パスが定義されています。connection_options = {"path": "
s3://aws-glue-target/temp
"}JDBC 接続の場合、いくつかのプロパティを定義する必要があります。データベース名は URL の一部である必要があることに注意してください。オプションで接続オプションに含めることができます。
connection_options = {"url": "
jdbc-url/database
", "user": "username
", "password": "password
","dbtable": "table-name
", "redshiftTmpDir": "s3-tempdir-path
"} -
format
– 形式の仕様 (オプション)。これは、複数の形式をサポートする Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) または AWS Glue 接続に使用します。サポートされる形式については、「AWS Glue での ETL 入力および出力の形式オプション」を参照してください。 -
format_options
– 指定した形式の形式オプション。サポートされる形式については、「AWS Glue での ETL 入力および出力の形式オプション」を参照してください。 -
accumulator_size
– 使用する累積サイズ (オプション)。
— エラー —
assertErrorThreshold
assertErrorThreshold( )
– この DynamicFrame
を作成した変換のエラーのアサーション。 基盤となる Exception
から DataFrame
を返します。
errorsAsDynamicFrame
errorsAsDynamicFrame( )
– 内部にネストされたエラーレコードを持つ DynamicFrame
を返します。
errorsCount
errorsCount( )
– DynamicFrame
内のエラーの総数を返します。
stageErrorsCount
stageErrorsCount
– この DynamicFrame
を生成するプロセスで発生したエラーの数を返します。