시작 AWS Glue DataBrew Step Functions를 사용하는 작업

Step Functions를 사용하여 DataBrew 통합을 사용하여 분석 및 기계 학습 워크플로에 데이터 정리 및 데이터 정규화 단계를 추가하는 방법을 알아보십시오.

통합에 대해 자세히 알아보려면 AWS Step Functions의 서비스에 대해서는 및 을 참조하십시오 서비스 통합. Step API Functions에서 서비스에 파라미터 전달하기

다음은 DataBrew 요청-응답 Task 작업을 시작하는 상태를 포함합니다.

"DataBrew StartJobRun": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:aws:states:::databrew:startJobRun",
            "Parameters": {
               "Name": "sample-proj-job-1"
            },
            "Next": "NEXT_STATE"
          },
        

다음은 동기화 작업을 시작하는 Task 상태를 포함합니다. DataBrew

"DataBrew StartJobRun": {
           "Type": "Task",
           "Resource": "arn:aws:states:::databrew:startJobRun.sync",
           "Parameters": {
              "Name": "sample-proj-job-1"
           },
           "Next": "NEXT_STATE"
          },
        

매개 변수는 다음과 같습니다.Step Functions 다음과 같이 표현됩니다. PascalCase

예를 camelCase startSyncExecution 들어 API 액션에 네이티브 API 서비스가 포함되어 있더라도 다음과 같은 매개 변수를 지정합니다StateMachineArn. PascalCase

지원됨 DataBrew APIs

• StartJobRun

IAM통화 정책 DataBrew

다음 예제 템플릿은 방법을 보여줍니다. AWS Step Functions 스테이트 머신 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 생성합니다. 자세한 내용은 Step Functions가 통합 서비스를 위한 IAM 정책을 생성하는 방법 및 Step Functions에서 서비스 통합 패턴을 살펴보세요 단원을 참조하세요.

Run a Job (.sync)

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "databrew:startJobRun",
                "databrew:listJobRuns",
                "databrew:stopJobRun"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:databrew:{{region}}:{{accountId}}:job/*"
            ]
        }
    ]
}

Request Response

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "databrew:startJobRun"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:databrew:{{region}}:{{accountId}}:job/*"
            ]
        }
    ]
}