Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

Boto3を使用して、AWS Glueデータカタログからデータベースの指定されたバージョンテーブル定義を取得するにはどうすればよいですか?


問題の説明 − Pythonでboto3ライブラリを使用して、データベースのテーブル定義を取得します。

−データベース「QA-test」のテーブル定義とバージョン2の「セキュリティ」としてのテーブルを取得します。

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 −例外を処理するためにboto3およびbotocore例外をインポートします。

ステップ2 database_name、table_name およびversion_id は必須パラメータです。指定されたバージョンの指定されたテーブルの定義をフェッチします。

ステップ3 −boto3ライブラリを使用して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 −ここで、 get_table_versionを使用します 関数を実行し、 database_nameを渡します DatabaseNameとして、 table_name TableNameおよびversion_idとして VersionIdパラメーターとして。 version_idは文字列であるため、整数値は逆コンマで文字列として渡す必要があることに注意してください。

ステップ6 −指定されたバージョンの指定されたテーブルの定義を返します。

ステップ7 −ジョブのチェック中に問題が発生した場合は、一般的な例外を処理します。

次のコードを使用して、指定したバージョンのテーブル定義を取得します-

import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

def retrieves_table_version_details(database_name, table_name, version_id)
   session = boto3.session.Session()
   glue_client = session.client('glue')
   try:
      response = glue_client.get_table_version(DatabaseName = database_name, TableName = table_name, VersionId = version_id)
      return response
   except ClientError as e:
      raise Exception("boto3 client error in retrieves_table_version_details: " + e.__str__())
   except Exception as e:
      raise Exception("Unexpected error in retrieves_table_version_details: " + e.__str__())
print(retrieves_table_version_details('QA-test', 'security', '2'))

出力

{'TableVersion': {'Table': {'Name': 'security', 'DatabaseName': 'QAtest', 'Owner': 'owner', 'CreateTime': datetime.datetime(2020, 9, 10,
22, 27, 24, tzinfo=tzlocal()), 'UpdateTime': datetime.datetime(2021, 3,
1, 11, 43, 49, tzinfo=tzlocal()), 'LastAccessTime':
datetime.datetime(2020, 9, 10, 22, 27, 24, tzinfo=tzlocal()),
'Retention': 0, 'StorageDescriptor': {'Columns': [{'Name':
'assettypecode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'industrysector', 'Type':
'varchar'}, {'Name': 'securitycode', 'Type': 'char'}, {'Name':
'contractsize', 'Type': 'string'}, {'Name': 'conversionperiodenddate',
'Type': 'string'}, {'Name': 'conversionperiodstartdate', 'Type':
'string'}, {'Name': 'expirationdate', 'Type': 'string'}, {'Name':
'issuercountrycode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'issuercountrydesc',
'Type': 'string'}, {'Name': 'originalissuedate', 'Type': 'string'},
{'Name': 'securitynamelong', 'Type': 'string'}, {'Name':
'issueshortname', 'Type': 'string'}, {'Name': 'gicssector', 'Type':
'string'}, {'Name': 'maturitydate', 'Type': 'string'}, {'Name':
'optioncode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'optiontypename', 'Type':
'string'}, {'Name': 'paramount', 'Type': 'string'}, {'Name':
'priceindex', 'Type': 'string'}, {'Name': 'countrycoderisk', 'Type':
'string'}, {'Name': 'countrydescrisk', 'Type': 'string'}, {'Name':
'countrycode', 'Type': 'string'}], 'Location': 's3://test/security/',
'InputFormat':
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat',
'OutputFormat':
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat',
'Compressed': False, 'NumberOfBuckets': -1, 'SerdeInfo':
{'SerializationLibrary':
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe',
'Parameters': {'serialization.format': '1'}}, 'BucketColumns': [],
'SortColumns': [], 'Parameters': {'CrawlerSchemaDeserializerVersion':
'1.0', 'CrawlerSchemaSerializerVersion': '1.0', 'UPDATED_BY_CRAWLER':
'security', 'averageRecordSize': '181', 'classification': 'parquet',
'compressionType': 'none', 'objectCount': '5', 'recordCount': '154800',
'sizeKey': '20337230', 'typeOfData': 'file'}, 'StoredAsSubDirectories':
False}, 'PartitionKeys': [], 'TableType': 'EXTERNAL_TABLE',
'Parameters': {'CrawlerSchemaDeserializerVersion': '1.0',
'CrawlerSchemaSerializerVersion': '1.0', 'UPDATED_BY_CRAWLER':
'security', 'averageRecordSize': '181', 'classification': 'parquet',
'compressionType': 'none', 'objectCount': '5', 'recordCount': '154800',
'sizeKey': '20337230', 'typeOfData': 'file'}, 'CreatedBy':
'arn:aws:sts::*********:assumed-role/glue-role/AWS-Crawler'},
'VersionId': '2'}, 'ResponseMetadata': {'RequestId': '431db171-
*******************0', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'date':
'Mon, 01 Mar 2021 06:15:30 GMT', 'content-type': 'application/x-amzjson-1.1', 'content-length': '3916', 'connection': 'keep-alive', 'xamzn-requestid': '431db171-*****************0'}, 'RetryAttempts': 0}}

  1. Boto3を使用してAWSデータカタログからデータベースを削除するにはどうすればよいですか?

    問題の説明 − Pythonでboto3ライブラリを使用して、アカウントで作成されたデータベースを削除します。 例 −アカウントで作成されたデータベース「ポートフォリオ」を削除します。 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 −例外を処理するためにboto3およびbotocore例外をインポートします。 ステップ2 −パラメータ database_nameを渡します AWSGlueカタログから削除する必要があります。 ステップ3 −boto3ライブラリを使用してAWSセッションを作成します。 region_nameがデフォルトのプロファイルに記載されていることを確

  2. Boto3を使用してAWSGlueデータカタログからクローラーを削除するにはどうすればよいですか?

    問題の説明 − Pythonでboto3ライブラリを使用して、アカウントで作成されたクローラーを削除します。 例 −アカウントで作成されたクローラー「ポートフォリオ」を削除します。 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 −例外を処理するためにboto3およびbotocore例外をインポートします。 ステップ2 −AWSGlueカタログから削除する必要があるパラメータcrawler_nameを渡します。 ステップ3 −boto3ライブラリを使用してAWSセッションを作成します。 region_nameがデフォルトのプロファイルに記載されていることを確認してください