使用 Step Functions 开始 AWS Glue DataBrew 作业

了解如何使用 Step F DataBrew unctions 将数据清理和数据标准化步骤添加到分析和机器学习工作流程中。

要了解如何在 Step Functions 中与 AWS 服务集成，请参阅集成 服务和在 Step Functions 中将参数传递给服务 API。

以下内容包括启动请求-响应 DataBrew任务的Task状态。

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

以下内容包括启动同步 DataBrew 作业的Task状态。

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

中的参数 Step Functions 表示为 PascalCase

即使原生服务 API 在 camelCase 中（例如 API 操作）startSyncExecution，您也可以在中指定参数 PascalCase，例如:。StateMachineArn

支持的 DataBrew APIs

• StartJobRun

用于呼叫的 IAM 政策 DataBrew

以下示例模板展示了如何根据状态机定义中的资源 AWS Step Functions 生成 IAM 策略。有关更多信息，请参阅Step Functions 如何为集成服务生成 IAM 策略 和探索 Step Functions 中的服务集成模式。

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/*"
            ]
        }
    ]
}