InsightFlow 第六部分：使用 AWS Glue 实现 InsightFlow 的 ETL 流程
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内容提要
AWS Glue在InsightFlow项目中实现了ETL流程，简化了数据提取、转换和加载。其特点包括无服务器架构、自动模式发现及与AWS服务的集成。通过Glue数据目录和爬虫自动管理数据模式，利用Glue作业进行数据清洗和转换，最终将数据存储在S3中以供Athena查询。
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关键要点
- AWS Glue在InsightFlow项目中实现了ETL流程，简化了数据提取、转换和加载。
- AWS Glue的特点包括无服务器架构、自动模式发现及与AWS服务的集成。
- Glue数据目录和爬虫自动管理数据模式，利用Glue作业进行数据清洗和转换。
- 最终将数据存储在S3中以供Athena查询。
- ETL流程包括提取、转换和加载三个步骤。
- Glue数据目录存储原始和转换后数据集的元数据。
- Glue爬虫自动发现原始数据的模式并更新数据目录。
- Glue作业使用PySpark进行数据清洗、规范化和丰富。
- 调度Glue作业可以使用Glue触发器或外部编排工具。
- 转换后的数据以分区格式存储在S3中，Athena可以高效查询。
- 在Glue中管理模式演变需要仔细配置schema_change_policy。
- 适当的分区显著提高了Athena中的查询性能。
- 确保Glue作业角色具有访问S3和数据目录的必要权限至关重要。
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