Boto3を使用してAWSGlueデータカタログのワークフローを停止する方法

この記事では、ユーザーがAWSアカウントに存在するワークフローを停止する方法を説明します。

例

問題の説明： boto3を使用する ワークフローを停止するPythonのライブラリ。

この問題を解決するためのアプローチ/アルゴリズム

• ステップ1： boto3をインポートします およびbotocore 例外を処理するための例外。

• ステップ2： ワークフロー名 およびrun_id この関数に必要なパラメータです。

• ステップ3： boto3 libを使用してAWSセッションを作成します 。 region_nameを確認してください デフォルトのプロファイルに記載されています。言及されていない場合は、 region_nameを明示的に渡します セッションの作成中。

• ステップ4： 接着剤用のAWSクライアントを作成します 。

• ステップ5： 次に、 stop_workflow_runを使用します 関数を実行し、パラメータワークフロー名を渡します Nameとしてrun_id、RunIdとしてrun_id。

• ステップ6： 応答メタデータを返し、ワークフローを停止します。

• ステップ7： ワークフローの停止中に問題が発生した場合は、一般的な例外を処理します。

サンプルコード

次のコードは、実行中のワークフローを停止します-

import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

def stop_a_workflow(workflow_name, run_id)
   session = boto3.session.Session()
   glue_client = session.client('glue')
   try:
      response = glue_client.stop_workflow_run(Name=workflow_name, RunId= run_id)
      return response
   except ClientError as e:
      raise Exception("boto3 client error in stop_a_workflow: " + e.__str__())
   except Exception as e:
      raise Exception("Unexpected error in stop_a_workflow: " + e.__str__())
print(stop_a_workflow("test-daily"))

出力

{'RunId': 'wr_64e880240692fddd5e1b19aed587f856bc20a96f54bc', 'ResponseMetadata': {'RequestId': '782e953b-8ee3-4876-9b2c-cd35e147b513', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'date': 'Sun, 28 Mar 2021 08:11:02 GMT', 'content-type': 'application/x-amz-json-1.1', 'content-length': '79', 'connection': 'keep-alive', 'x-amzn-requestid': '782e953b-********************************13'}, 'RetryAttempts': 0}}