DynamoDB 연결 - AWS Glue
DynamoDB 구성DynamoDB 사용DynamoDB 내보내기 커넥터DynamoDB 내보내기 JSON 사용 간소화DynamoDB 병렬 처리DynamoDB 연결

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DynamoDB 연결

AWS Glue for Spark를 사용하여 AWS Glue에서 DynamoDB의 테이블을 읽고 쓸 수 있습니다. AWS Glue 작업에 연결된 IAM 권한을 사용하여 DynamoDB에 연결합니다. AWS Glue는 다른 AWS 계정의 DynamoDB 테이블에 데이터 쓰기를 지원합니다. 자세한 내용은 DynamoDB 테이블에 대한 교차 계정 교차 리전 액세스 단원을 참조하십시오.

AWS Glue DynamoDB ETL 커넥터 외에도 DynamoDB ExportTableToPointInTime 요청을 호출하여 사용자가 제공한 Amazon S3 위치에 DynamoDB JSON 형식으로 저장하는 DynamoDB 내보내기 커넥터를 사용하여 DynamoDB에서 읽을 수 있습니다. 그런 다음 AWS Glue는 Amazon S3 내보내기 위치에서 데이터를 읽어서 DynamicFrame 객체를 생성합니다.

DynamoDB 기록기는 AWS Glue 버전 1.0 이상에서 지원됩니다. AWS Glue DynamoDB 내보내기 커넥터는 AWS Glue 버전 2.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다.

DynamoDB에 대한 자세한 내용은 Amazon DynamoDB 설명서를 참조하세요.

참고

DynamoDB ETL 리더는 필터 또는 푸시다운 조건자를 지원하지 않습니다.

DynamoDB 연결 구성

AWS Glue에서 DynamoDB에 연결하려면 AWS Glue 작업과 관련된 IAM 역할에 DynamoDB와 상호 작용할 수 있는 권한을 부여합니다. DynamoDB에서 읽거나 쓰는 데 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 IAM 설명서에서 DynamoDB에 사용되는 작업, 리소스 및 조건 키를 참조하세요.

다음과 같은 상황에서는 추가 구성이 필요할 수도 있습니다.

  • DynamoDB 내보내기 커넥터를 사용하는 경우에는 작업에서 DynamoDB 테이블 내보내기를 요청할 수 있도록 IAM을 구성해야 합니다. 또한 내보내기를 위한 Amazon S3 버킷을 식별하고 DynamoDB가 이 버킷에 쓸 수 있고 AWS Glue 작업이 이 버킷에서 읽을 수 있도록 IAM에서 적절한 권한을 제공해야 합니다. 자세한 내용은 DynamoDB에서 테이블 내보내기 요청을 참조하세요.

  • AWS Glue 작업에 특정 Amazon VPC 연결 요구 사항이 있는 경우 NETWORK AWS Glue 연결 유형을 사용하여 네트워크 옵션을 제공하세요. DynamoDB에 대한 액세스는 IAM에 의해 권한이 부여되므로 AWS Glue DynamoDB 연결 유형이 필요하지 않습니다.

DynamoDB에서 읽고 쓰기

다음 코드 예제에서는 ETL 커넥터를 통해 DynamoDB 테이블에서 읽고, DynamoDB 테이블에 쓰는 방법을 보여줍니다. 한 테이블에서 읽고 다른 테이블에 쓰는 것을 보여줍니다.

Python
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.input.tableName": test_source,
        "dynamodb.throughput.read.percent": "1.0",
        "dynamodb.splits": "100"
    }
)
print(dyf.getNumPartitions())

glue_context.write_dynamic_frame_from_options(
    frame=dyf,
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={"dynamodb.output.tableName": test_sink,
        "dynamodb.throughput.write.percent": "1.0"
    }
)

job.commit()
Scala
import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
import com.amazonaws.services.glue.util.Job
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import com.amazonaws.services.glue.DynamoDbDataSink
import org.apache.spark.SparkContext
import scala.collection.JavaConverters._


object GlueApp {

  def main(sysArgs: Array[String]): Unit = {
    val glueContext = new GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
    val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
    Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
    
    val dynamicFrame = glueContext.getSourceWithFormat(
      connectionType = "dynamodb",
      options = JsonOptions(Map(
        "dynamodb.input.tableName" -> test_source,
        "dynamodb.throughput.read.percent" -> "1.0",
        "dynamodb.splits" -> "100"
      ))
    ).getDynamicFrame()
    
    print(dynamicFrame.getNumPartitions())

    val dynamoDbSink: DynamoDbDataSink =  glueContext.getSinkWithFormat(
      connectionType = "dynamodb",
      options = JsonOptions(Map(
        "dynamodb.output.tableName" -> test_sink,
        "dynamodb.throughput.write.percent" -> "1.0"
      ))
    ).asInstanceOf[DynamoDbDataSink]
    
    dynamoDbSink.writeDynamicFrame(dynamicFrame)

    Job.commit()
  }

}

DynamoDB 내보내기 커넥터 사용

내보내기 커넥터는 DynamoDB 테이블 크기가 80GB보다 큰 경우 ETL 커넥터보다 성능이 우수합니다. 또한 내보내기 요청이 AWS Glue 작업의 Spark 프로세스 외부에서 수행된다는 점을 고려할 때, AWS Glue 작업의 Auto Scaling을 사용 설정하여 내보내기 요청이 진행되는 동안 DPU 사용량을 줄일할 수 있습니다. 내보내기 커넥터를 사용하면 Spark 실행기 병렬 처리 또는 DynamoDB 처리량 읽기 비율에 대한 분할 수를 구성할 필요가 없습니다.

참고

DynamoDB에는 ExportTableToPointInTime 요청을 호출하기 위한 특정 요구 사항이 있습니다. 자세한 내용은 DynamoDB에서 테이블 내보내기 요청을 참조하세요. 예를 들어, 이 커넥터를 사용하려면 테이블에서 PITR(특정 시점으로 복구)을 사용 설정해야 합니다. 또한 DynamoDB 커넥터는 Amazon S3으로의 DynamoDB 내보내기 작업에 대해 AWS KMS 암호화를 지원합니다. AWS Glue 작업 구성에서 보안 구성을 제공하면 DynamoDB 내보내기에 대한 AWS KMS 암호화가 사용 설정됩니다. KMS 키는 Amazon S3 버킷과 동일한 리전에 있어야 합니다.

DynamoDB 내보내기 및 Amazon S3 스토리지 비용에 대한 추가 요금이 부과됩니다. Amazon S3에서 내보낸 데이터는 작업 실행이 완료된 후에도 유지되므로 추가 DynamoDB 내보내기 없이 다시 사용할 수 있습니다. 이 커넥터 사용 시 요구 사항은 테이블에 대해 PITR(특정 시점으로 복구)을 사용 설정하는 것입니다.

DynamoDB ETL 커넥터 또는 내보내기 커넥터는 DynamoDB 소스에 적용할 필터 또는 푸시다운 조건자를 지원하지 않습니다.

다음 코드 예제에서는 내보내기 커넥터를 통해 파티션 수를 읽고, 파티션 수를 인쇄하는 방법을 보여줍니다.

Python
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.export": "ddb",
        "dynamodb.tableArn": test_source,
        "dynamodb.s3.bucket": bucket_name,
        "dynamodb.s3.prefix": bucket_prefix,
        "dynamodb.s3.bucketOwner": account_id_of_bucket,
    }
)
print(dyf.getNumPartitions())

job.commit()
Scala
import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
import com.amazonaws.services.glue.util.Job
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import com.amazonaws.services.glue.DynamoDbDataSink
import org.apache.spark.SparkContext
import scala.collection.JavaConverters._


object GlueApp {

  def main(sysArgs: Array[String]): Unit = {
    val glueContext = new GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
    val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
    Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
    
    val dynamicFrame = glueContext.getSourceWithFormat(
      connectionType = "dynamodb",
      options = JsonOptions(Map(
        "dynamodb.export" -> "ddb",
        "dynamodb.tableArn" -> test_source,
        "dynamodb.s3.bucket" -> bucket_name,
        "dynamodb.s3.prefix" -> bucket_prefix,
        "dynamodb.s3.bucketOwner" -> account_id_of_bucket,
      ))
    ).getDynamicFrame()
    
    print(dynamicFrame.getNumPartitions())

    Job.commit()
  }

}

다음 예제에서는 내보내기 커넥터를 통해 dynamodb 분류가 있는 AWS Glue 데이터 카탈로그 테이블에서 읽기 작업을 수행하고 파티션 수를 인쇄하는 방법을 보여줍니다.

Python
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)

dynamicFrame = glue_context.create_dynamic_frame.from_catalog(
        database=catalog_database,
        table_name=catalog_table_name,
        additional_options={
            "dynamodb.export": "ddb", 
            "dynamodb.s3.bucket": s3_bucket,
            "dynamodb.s3.prefix": s3_bucket_prefix
        }
    )
print(dynamicFrame.getNumPartitions())

job.commit()
Scala
import com.amazonaws.services.glue.GlueContext
import com.amazonaws.services.glue.util.GlueArgParser
import com.amazonaws.services.glue.util.Job
import com.amazonaws.services.glue.util.JsonOptions
import com.amazonaws.services.glue.DynamoDbDataSink
import org.apache.spark.SparkContext
import scala.collection.JavaConverters._


object GlueApp {

  def main(sysArgs: Array[String]): Unit = {
    val glueContext = new GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
    val args = GlueArgParser.getResolvedOptions(sysArgs, Seq("JOB_NAME").toArray)
    Job.init(args("JOB_NAME"), glueContext, args.asJava)
    
    val dynamicFrame = glueContext.getCatalogSource(
        database = catalog_database,
        tableName = catalog_table_name,
        additionalOptions = JsonOptions(Map(
            "dynamodb.export" -> "ddb", 
            "dynamodb.s3.bucket" -> s3_bucket,
            "dynamodb.s3.prefix" -> s3_bucket_prefix
        ))
    ).getDynamicFrame()
    print(dynamicFrame.getNumPartitions())
)

DynamoDB 내보내기 JSON 사용 간소화

AWS Glue DynamoDB 내보내기 커넥터를 사용하여 DynamoDB 내보내기를 수행하면 특정 중첩 구조의 JSON 파일이 생성됩니다. 자세한 내용은 데이터 객체를 참조하세요. AWS Glue는 이러한 구조를 다운스트림 애플리케이션에서 사용하기 쉬운 형태로 중첩 해제를 수행할 수 있는 DynamicFrame 변환을 제공합니다.

두 가지 방법 중 하나로 변환을 호출할 수 있습니다. DynamoDB에서 읽을 메서드를 직접적으로 호출할 때 "true" 값을 사용하여 "dynamodb.simplifyDDBJson" 연결 옵션을 설정할 수 있습니다. AWS Glue 라이브러리에서 독립적으로 사용할 수 있는 메서드로 변환을 직접적으로 호출할 수도 있습니다.

DynamoDB 내보내기로 생성된 다음 스키마를 고려해 보세요.

root
|-- Item: struct
|    |-- parentMap: struct
|    |    |-- M: struct
|    |    |    |-- childMap: struct
|    |    |    |    |-- M: struct
|    |    |    |    |    |-- appName: struct
|    |    |    |    |    |    |-- S: string
|    |    |    |    |    |-- packageName: struct
|    |    |    |    |    |    |-- S: string
|    |    |    |    |    |-- updatedAt: struct
|    |    |    |    |    |    |-- N: string
|    |-- strings: struct
|    |    |-- SS: array
|    |    |    |-- element: string
|    |-- numbers: struct
|    |    |-- NS: array
|    |    |    |-- element: string
|    |-- binaries: struct
|    |    |-- BS: array
|    |    |    |-- element: string
|    |-- isDDBJson: struct
|    |    |-- BOOL: boolean
|    |-- nullValue: struct
|    |    |-- NULL: boolean

simplifyDDBJson 변환은 이를 다음과 같이 간소화합니다.

root
|-- parentMap: struct
|    |-- childMap: struct
|    |    |-- appName: string
|    |    |-- packageName: string
|    |    |-- updatedAt: string
|-- strings: array
|    |-- element: string
|-- numbers: array
|    |-- element: string
|-- binaries: array
|    |-- element: string
|-- isDDBJson: boolean
|-- nullValue: null
참고

simplifyDDBJson은 AWS Glue 3.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다. unnestDDBJson 변환은 DynamoDB 내보내기 JSON을 간소화하는 데도 사용할 수 있습니다. 사용자가 simplifyDDBJson에서 unnestDDBJson으로 전환할 것을 권장합니다.

DynamoDB 작업의 병렬 처리 구성

성능을 향상시키기 위해 DynamoDB 커넥터에 사용할 수 있는 특정 파라미터를 조정할 수 있습니다. 병렬 처리 파라미터를 조정할 때 목표는 프로비저닝된 AWS Glue 작업자의 사용을 극대화하는 것입니다. 더 높은 성능이 필요한 경우 DPU 수를 늘려 작업을 스케일 아웃하는 것이 좋습니다.

ETL 커넥터를 사용할 때 dynamodb.splits 파라미터를 사용하여 DynamoDB 읽기 작업의 병렬 처리를 변경할 수 있습니다. 내보내기 커넥터를 사용하여 읽을 때는 Spark 실행기 병렬 처리를 위한 분할 횟수를 구성할 필요가 없습니다. dynamodb.output.numParallelTasks를 사용하여 DynamoDB 쓰기 작업의 병렬 처리를 변경할 수 있습니다.

DynamoDB ETL 커넥터를 사용하여 읽기

작업 구성에 설정된 최대 작업자 수와 다음 numSlots 계산을 기준으로 dynamodb.splits를 계산하는 것이 좋습니다. 자동 스케일링의 경우 실제 사용 가능한 작업자 수는 해당 한도 내에서 변경될 수 있습니다. 최대 작업자 수 설정에 대한 자세한 내용은 에서 Spark 작업에 대한 작업 속성 구성 AWS Glue의 작업자 수(NumberOfWorkers)를 참조하세요.

  • numExecutors = NumberOfWorkers - 1

    상황에 따라 한 실행기는 Spark 드라이버용으로 예약되어 있고 다른 실행기는 데이터 처리에 사용됩니다.

  • numSlotsPerExecutor =

    AWS Glue 3.0 and later versions

    • WorkerType이 G.1X일 경우 4

    • WorkerType이 G.2X일 경우 8

    • WorkerType이 G.4X일 경우 16

    • WorkerType이 G.8X일 경우 32

    AWS Glue 2.0 and legacy versions

    • WorkerType이 G.1X일 경우 8

    • WorkerType이 G.2X일 경우 16

  • numSlots = numSlotsPerExecutor * numExecutors

사용 가능한 슬롯 수인 numSlots에 dynamodb.splits를 설정하는 것이 좋습니다.

DynamoDB에 쓰기

dynamodb.output.numParallelTasks 파라미터는 다음 계산을 사용하여 Spark 태스크당 WCU를 결정하는 데 사용됩니다.

permittedWcuPerTask = ( TableWCU * dynamodb.throughput.write.percent ) / dynamodb.output.numParallelTasks

구성이 DynamoDB에 쓰는 Spark 태스크의 수를 정확하게 나타내는 경우 DynamoDB 작성기가 가장 잘 작동합니다. 경우에 따라 쓰기 성능을 개선하기 위해 기본 계산을 재정의해야 할 수 있습니다. 해당 파라미터를 지정하지 않으면 Spark 태스크당 허용되는 WCU는 다음 공식에 따라 자동으로 계산됩니다.

    • numPartitions = dynamicframe.getNumPartitions()

    • numSlots(이 섹션에서 이전에 정의한 대로)

    • numParallelTasks = min(numPartitions, numSlots)

  • 예 1. DPU=10, WorkerType=Standard. 입력 DynamicFrame에는 100개의 RDD 파티션이 있습니다.

    • numPartitions = 100

    • numExecutors = (10 - 1) * 2 - 1 = 17

    • numSlots = 4 * 17 = 68

    • numParallelTasks = min(100, 68) = 68

  • 예 2. DPU=10, WorkerType=Standard. 입력 DynamicFrame에는 20개의 RDD 파티션이 있습니다.

    • numPartitions = 20

    • numExecutors = (10 - 1) * 2 - 1 = 17

    • numSlots = 4 * 17 = 68

    • numParallelTasks = min(20, 68) = 20

참고

레거시 AWS Glue 버전의 작업과 Standard 작업자를 사용하는 작업은 슬롯 수를 계산하는 방법이 다릅니다. 이러한 작업의 성능을 조정해야 하는 경우 지원되는 AWS Glue 버전으로 전환하는 것이 좋습니다.

DynamoDB 연결 옵션 참조

Amazon DynamoDB에 대한 연결을 지정합니다.

연결 옵션은 소스 연결 및 싱크 연결에 따라 다릅니다.

ETL 커넥터를 소스로 사용하는 "connectionType": "dynamodb"

AWS Glue DynamoDB ETL 커넥터 사용 시 "connectionType": "dynamodb"를 소스로 사용하여 다음 연결 옵션을 사용합니다.

  • "dynamodb.input.tableName": (필수 사항) 읽을 DynamoDB 테이블입니다.

  • "dynamodb.throughput.read.percent": (선택 사항) 사용할 읽기 용량 유닛(RCU)의 백분율. 기본값은 "0.5"로 설정되어 있습니다. 허용되는 값은 "0.1"에서 "1.5"(포함)입니다.

    • 0.5는 기본 읽기 속도입니다. 즉, AWS Glue가 테이블 읽기 용량의 절반을 사용하려고 시도합니다. 값을 0.5보다 높게 설정할 경우 AWS Glue가 요청 속도를 높이고, 값을 0.5보다 낮게 설정할 경우 읽기 요청 속도를 낮춥니다. (실제 읽기 속도는 DynamoDB 테이블의 키 분포가 균일한지 여부와 같은 요소에 따라 달라집니다.)

    • DynamoDB 테이블이 온디맨드 모드인 경우 AWS Glue는 테이블의 읽기 용량을 40,000으로 처리합니다. 큰 테이블을 내보내려면 DynamoDB 테이블을 온디맨드 모드로 전환하는 것이 좋습니다.

  • "dynamodb.splits": (선택 사항) 읽는 동안 이 DynamoDB 테이블을 몇 개의 분할로 파티셔닝하는지 정의합니다. 기본값은 "1"로 설정되어 있습니다. 허용되는 값은 "1"에서 "1,000,000"(포함)입니다.

    1은 병렬 처리가 없음을 나타냅니다. 아래 공식을 사용하여 더 나은 성능을 위해 더 큰 값을 지정하는 것이 좋습니다. 값을 적절하게 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 DynamoDB 작업의 병렬 처리 구성 섹션을 참조하세요.

  • "dynamodb.sts.roleArn": (선택 사항) 교차 계정 액세스를 위해 수임할 IAM 역할 ARN입니다. 이 파라미터는 AWS Glue 1.0 이상에서 사용 가능합니다.

  • "dynamodb.sts.roleSessionName": (선택 사항) STS 세션 이름입니다. 기본값은 "glue-dynamodb-read-sts-session"으로 설정됩니다. 이 파라미터는 AWS Glue 1.0 이상에서 사용 가능합니다.

AWS Glue DynamoDB 내보내기 커넥터를 소스로 사용하는 "connectionType": "dynamodb"

AWS Glue 버전 2.0 이상에서만 사용할 수 있는 AWS Glue DynamoDB 내보내기 커넥터 사용 시 "connectionType": "dynamodb"를 소스로 사용하는 다음 연결 옵션을 사용합니다.

  • "dynamodb.export": (필수) 문자열 값:

    • ddb로 설정한 경우 AWS Glue 작업 중 새 ExportTableToPointInTimeRequest가 호출되는 AWS Glue DynamoDB 내보내기 커넥터가 사용 설정됩니다. dynamodb.s3.bucket 및 dynamodb.s3.prefix에서 전달된 위치로 새 내보내기가 생성됩니다.

    • s3로 설정한 경우 AWS Glue DynamoDB 내보내기 커넥터가 사용 설정되지만, 새 DynamoDB 내보내기 생성을 건너뛰고 대신 dynamodb.s3.bucket 및 dynamodb.s3.prefix를 해당 테이블의 과거 내보내기 Amazon S3 위치로 사용합니다.

  • "dynamodb.tableArn": (필수 사항) 읽을 DynamoDB 테이블입니다.

  • "dynamodb.unnestDDBJson": (선택 사항) 기본값: false. 유효 값: 부울. true로 설정된 경우 내보내기에 있는 DynamoDB JSON 구조의 비중첩 변환을 수행합니다. "dynamodb.unnestDDBJson"과 "dynamodb.simplifyDDBJson"을 동시에 true로 설정하면 오류가 발생합니다. AWS Glue 3.0 이상 버전에서는 DynamoDB 맵 유형을 간소화할 때 더 나은 동작을 위해 "dynamodb.simplifyDDBJson"을 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 DynamoDB 내보내기 JSON 사용 간소화 단원을 참조하십시오.

  • "dynamodb.simplifyDDBJson": (선택 사항) 기본값: false. 유효 값: 부울. true로 설정하면 변환을 수행하여 내보내기에 있는 DynamoDB JSON 구조의 스키마를 간소화합니다. "dynamodb.unnestDDBJson" 옵션과 용도는 동일하지만 DynamoDB 맵 유형 또는 DynamoDB 테이블의 중첩된 맵 유형에 대한 지원을 강화합니다. 이 옵션은 AWS Glue 3.0 이상 버전에서 사용할 수 있습니다. "dynamodb.unnestDDBJson"과 "dynamodb.simplifyDDBJson"을 동시에 true로 설정하면 오류가 발생합니다. 자세한 내용은 DynamoDB 내보내기 JSON 사용 간소화 단원을 참조하십시오.

  • "dynamodb.s3.bucket": (선택 사항) DynamoDB ExportTableToPointInTime 프로세스가 수행될 Amazon S3 버킷 위치를 나타냅니다. 내보내기의 파일 형식은 DynamoDB JSON입니다.

    • "dynamodb.s3.prefix": (선택 사항) DynamoDB ExportTableToPointInTime 로드가 저장될 Amazon S3 버킷 내부의 Amazon S3 접두사 위치를 나타냅니다. dynamodb.s3.prefix와 dynamodb.s3.bucket을 모두 지정하지 않을 경우 이 값은 기본적으로 AWS Glue 작업 구성에 지정된 임시 디렉터리 위치로 설정됩니다. 자세한 내용은 AWS Glue가 사용하는 특수 파라미터를 참조하세요.

    • "dynamodb.s3.bucketOwner": 교차 계정 Amazon S3 액세스를 위해 필요한 버킷 소유자를 나타냅니다.

  • "dynamodb.sts.roleArn": (선택 사항) DynamoDB 테이블에 대한 교차 계정 액세스 및/또는 교차 리전 액세스에 대해 수임될 IAM 역할 ARN입니다. 참고: 동일한 IAM 역할 ARN은 ExportTableToPointInTime 요청에 대해 지정된 Amazon S3 위치에 액세스하는 데 사용됩니다.

  • "dynamodb.sts.roleSessionName": (선택 사항) STS 세션 이름입니다. 기본값은 "glue-dynamodb-read-sts-session"으로 설정됩니다.

  • "dynamodb.exportTime"(선택 사항) 유효 값: ISO-8601 인스턴트를 나타내는 문자열. 내보내기를 수행해야 하는 시점입니다.

  • "dynamodb.sts.region": (리전 엔드포인트를 사용하여 리전 간 직접 호출하는 경우 필수임) 읽으려는 DynamoDB 테이블을 호스팅하는 지역입니다.

싱크로 ETL 커넥터를 사용하는 "connectionType": "dynamodb"

싱크로서의 "connectionType": "dynamodb"에는 다음 연결 옵션을 사용합니다.

  • "dynamodb.output.tableName": (필수) 쓸 대상 DynamoDB 테이블입니다.

  • "dynamodb.throughput.write.percent": (선택 사항) 사용할 쓰기 용량 유닛(WCU)의 백분율입니다. 기본값은 "0.5"로 설정되어 있습니다. 허용되는 값은 "0.1"에서 "1.5"(포함)입니다.

    • 0.5는 기본 쓰기 속도입니다. 즉, AWS Glue가 테이블 쓰기 용량의 절반을 사용하려고 시도합니다. 값을 0.5보다 높게 설정할 경우 AWS Glue가 요청 속도를 높이고, 값을 0.5보다 낮게 설정할 경우 쓰기 요청 속도를 낮춥니다. (실제 쓰기 속도는 DynamoDB 테이블의 키 분포가 균일한지 여부와 같은 요소에 따라 달라집니다.)

    • DynamoDB 테이블이 온디맨드 모드인 경우 AWS Glue는 테이블의 쓰기 용량을 40000으로 처리합니다. 큰 테이블을 가져오려면 DynamoDB 테이블을 온디맨드 모드로 전환하는 것이 좋습니다.

  • "dynamodb.output.numParallelTasks": (선택 사항) 동시에 DynamoDB에 쓰는 병렬 태스크 수를 정의합니다. Spark 태스크당 허용되는 WCU를 계산하는 데 사용됩니다. 대부분의 경우 AWS Glue는 해당 값에 대해 적절한 기본값을 계산합니다. 자세한 내용은 DynamoDB 작업의 병렬 처리 구성 단원을 참조하십시오.

  • "dynamodb.output.retry": (선택 사항) DynamoDB에서 ProvisionedThroughputExceededException이 있을 때 수행할 재시도 횟수를 정의합니다. 기본값은 "10"으로 설정됩니다.

  • "dynamodb.sts.roleArn": (선택 사항) 교차 계정 액세스를 위해 수임할 IAM 역할 ARN입니다.

  • "dynamodb.sts.roleSessionName": (선택 사항) STS 세션 이름입니다. 기본값은 "glue-dynamodb-write-sts-session"으로 설정됩니다.