数据湖：AWS Lake Formation：数据湖数据存储与优化

数据湖：AWSLakeFormation：数据湖数据存储与优化1数据湖简介1.1数据湖的概念数据湖是一种存储大量原始数据的架构，这些数据可以是结构化、半结构化或非结构化。数据湖允许你以原始格式存储数据，无需预先定义数据模型。这为数据分析提供了灵活性，因为数据可以在需要时进行处理和分析，而不是在存储时。数据湖的核心理念是“先存储，后处理”。1.1.1示例假设你正在收集来自各种来源的日志数据，包括网站访问、设备传感器和社交媒体活动。这些数据可以以JSON、CSV或XML格式存储在数据湖中，无需立即进行清洗或转换。当需要分析这些数据时，可以使用如ApacheSpark或AmazonAthena等工具直接查询数据湖。1.2数据湖与数据仓库的区别数据湖和数据仓库都是用于存储和分析数据的，但它们在数据的结构、存储方式和使用场景上有所不同。数据结构：数据湖存储原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，而数据仓库通常存储结构化数据，这些数据已经过清洗和转换，以支持特定的查询和报告需求。数据存储：数据湖使用对象存储服务，如AmazonS3，而数据仓库可能使用专门的数据库或数据仓库服务，如AmazonRedshift。数据使用：数据湖支持各种类型的数据分析，包括机器学习、数据挖掘和实时分析，而数据仓库主要用于固定报告和商业智能（BI）查询。1.2.1示例在数据湖中，你可能存储了原始的社交媒体帖子数据，包括文本、图片和视频。这些数据可以用于训练机器学习模型，以识别帖子中的情感或主题。相比之下，数据仓库可能存储了经过清洗和转换的销售数据，用于生成固定的销售报告。1.3数据湖的优势与挑战1.3.1优势灵活性：数据湖可以存储各种类型的数据，无需预定义数据模型，这为数据科学家和分析师提供了极大的灵活性。成本效益：使用对象存储服务，如AmazonS3，可以以较低的成本存储大量数据。扩展性：数据湖可以轻松扩展，以处理不断增长的数据量。1.3.2挑战数据治理：由于数据湖存储大量原始数据，数据治理和元数据管理变得尤为重要，以确保数据的质量和安全性。数据访问和性能：原始数据可能需要额外的处理才能用于分析，这可能影响数据访问的性能。技能要求：有效使用数据湖需要具备数据工程、数据科学和大数据处理的技能。1.3.3示例为了提高数据湖的性能，可以使用分区和索引技术。例如，假设你有一个存储用户活动数据的数据湖，数据可以按日期分区，以加速时间范围内的查询。在AmazonAthena中，你可以使用以下SQL语句来创建分区：--创建分区表

CREATEEXTERNALTABLEIFNOTEXISTSuser_activity(

user_idstring,

activity_typestring,

activity_datetimestamp,

activity_detailsstring

)

PARTITIONEDBY(yearint,monthint,dayint)

ROWFORMATSERDE'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'

WITHSERDEPROPERTIES(

'serialization.format'='1'

)

LOCATION's3://your-lake/user_activity/'

TBLPROPERTIES('has_encrypted_data'='false');然后，当数据被加载时，可以使用以下命令来添加分区：--添加分区

ALTERTABLEuser_activityADDPARTITION(year=2023,month=1,day=1)LOCATION's3://your-lake/user_activity/year=2023/month=1/day=1/';通过这种方式，数据湖可以更有效地存储和查询数据，同时保持其原始格式和灵活性。2数据湖：AWSLakeFormation：数据湖数据存储与优化2.1AWSLakeFormation概述2.1.1AWSLakeFormation的功能AWSLakeFormation是一项服务，旨在简化和加速构建安全、可扩展且易于管理的数据湖的过程。它提供了以下核心功能：数据源集成：自动从AmazonS3、AmazonRDS、AmazonRedshift、AmazonDynamoDB等数据源中发现和导入数据。数据目录和元数据管理：创建和维护数据目录，管理数据的元数据，包括数据表、列、分区等。数据清理和转换：使用AWSGlueETL作业自动清理和转换数据，确保数据质量。数据访问控制：通过IAM策略和细粒度的访问控制，确保数据的安全性和合规性。数据湖优化：自动优化数据湖的性能，包括数据压缩、列式存储和分区优化。2.1.2AWSLakeFormation的工作原理AWSLakeFormation通过以下步骤工作：数据源发现：自动识别AmazonS3中的数据文件，并创建数据目录。元数据管理：使用AWSGlueDataCatalog来存储和管理数据的元数据。数据清理和转换：使用AWSGlueETL作业来清理和转换数据，确保数据质量。访问控制：通过IAM策略和细粒度的访问控制，确保只有授权用户和应用程序可以访问数据。数据湖优化：自动优化数据湖的性能，包括数据压缩、列式存储和分区优化。2.1.3设置AWSLakeFormation环境要设置AWSLakeFormation环境，您需要遵循以下步骤：创建AmazonS3存储桶：数据湖中的数据将存储在AmazonS3中，因此首先需要创建一个或多个S3存储桶。启用AWSLakeFormation：在AWS管理控制台中，找到LakeFormation服务并启用它。授予LakeFormation权限：使用IAM授予LakeFormation对S3存储桶的访问权限。创建数据目录：在LakeFormation中创建数据目录，用于管理数据的元数据。导入数据：使用LakeFormation的导入功能，将数据从S3存储桶导入数据目录。设置访问控制：定义IAM策略和细粒度的访问控制，确保数据的安全性和合规性。2.2示例：使用AWSLakeFormation进行数据清理和转换假设我们有一个存储在AmazonS3中的CSV文件，其中包含用户数据，我们想要将其转换为Parquet格式，以便进行更高效的数据分析。以下是如何使用AWSLakeFormation和AWSGlueETL作业来实现这一目标的步骤：2.2.1步骤1：创建AmazonS3存储桶awss3mbs3://my-data-lake2.2.2步骤2：启用AWSLakeFormation在AWS管理控制台中，导航至LakeFormation服务并启用。2.2.3步骤3：授予LakeFormation权限创建一个IAM角色并授予AmazonS3FullAccess和AWSLakeFormationFullAccess权限。2.2.4步骤4：创建数据目录在LakeFormation控制台中，创建一个新的数据目录。2.2.5步骤5：导入数据使用LakeFormation的导入功能，将CSV文件从S3存储桶导入数据目录。2.2.6步骤6：设置ETL作业在AWSGlue中创建一个新的ETL作业，使用以下Python脚本作为作业的处理逻辑：#AWSGlueETL作业示例

fromawsglue.transformsimport*

fromawsglue.utilsimportgetResolvedOptions

frompyspark.contextimportSparkContext

fromawsglue.contextimportGlueContext

fromawsglue.jobimportJob

##@params:[JOB_NAME]

args=getResolvedOptions(sys.argv,['JOB_NAME'])

sc=SparkContext()

glueContext=GlueContext(sc)

spark=glueContext.spark_session

job=Job(glueContext)

job.init(args['JOB_NAME'],args)

#读取CSV文件

datasource0=glueContext.create_dynamic_frame.from_options(

format_options={"quoteChar":"\"","withHeader":True,"separator":",","optimizePerformance":True},

connection_type="s3",

format="csv",

connection_options={"paths":["s3://my-data-lake/raw/"],"recurse":True},

transformation_ctx="datasource0"

)

#转换为Parquet格式

applymapping1=ApplyMapping.apply(

frame=datasource0,

mappings=[

("user_id","string","user_id","string"),

("name","string","name","string"),

("email","string","email","string"),

("age","string","age","int"),

("country","string","country","string")

],

transformation_ctx="applymapping1"

)

#写入Parquet文件

datasink2=glueContext.write_dynamic_frame.from_options(

frame=applymapping1,

connection_type="s3",

format="parquet",

connection_options={"path":"s3://my-data-lake/processed/"},

transformation_ctx="datasink2"

)

mit()2.2.7步骤7：运行ETL作业在AWSGlue中启动作业，将CSV数据转换为Parquet格式。通过以上步骤，我们不仅能够将原始数据转换为更优化的格式，还能够利用AWSLakeFormation的元数据管理和访问控制功能，确保数据湖的安全性和性能。2.3结论AWSLakeFormation提供了一套全面的工具和功能，帮助组织快速构建和管理数据湖。通过自动化数据源集成、元数据管理、数据清理和转换、访问控制以及数据湖优化，AWSLakeFormation简化了数据湖的构建和维护过程，使数据科学家和分析师能够更专注于数据的分析和洞察，而不是数据的准备和管理。3数据湖：AWSLakeFormation：数据存储与管理3.1使用AmazonS3作为数据湖存储AmazonS3(SimpleStorageService)是AWS提供的一种对象存储服务，非常适合用于存储和检索任意数量的数据。在数据湖的构建中，S3作为主要的存储层，可以存储原始数据、处理后的数据以及分析结果。S3的高可用性和弹性使其成为数据湖的理想选择。3.1.1示例：上传数据到AmazonS3importboto3

#创建S3客户端

s3=boto3.client('s3')

#定义S3桶名和文件名

bucket_name='my-data-lake-bucket'

file_name='data.csv'

#上传本地文件到S3

s3.upload_file(file_name,bucket_name,'raw-data/data.csv')

#打印确认信息

print(f"File{file_name}uploadedto{bucket_name}/raw-data/{file_name}")3.1.2解释上述代码示例展示了如何使用Python的boto3库将本地文件上传到AmazonS3。首先，我们创建了一个S3客户端，然后定义了S3桶名和文件名。通过调用upload_file方法，我们可以将本地文件上传到指定的S3路径。最后，打印一条确认信息，表明文件已成功上传。3.2数据分类与标签数据分类与标签是AWSLakeFormation中的关键功能，用于组织和管理数据湖中的数据。通过分类和标签，可以更有效地控制数据访问，确保数据安全和合规性。3.2.1示例：使用LakeFormation进行数据分类importboto3

#创建LakeFormation客户端

lake_formation=boto3.client('lakeformation')

#定义数据分类规则

classification_rule={

'ClassificationName':'SensitiveData',

'Expression':'contains("credit_card")'

}

#应用数据分类规则

response=lake_formation.register_resource(

ResourceArn='arn:aws:s3:::my-data-lake-bucket',

UseServiceLinkedRole=True

)

#更新数据分类

response=lake_formation.update_table(

CatalogId='123456789012',

DatabaseName='my_database',

TableName='my_table',

TableInput={

'Table':{

'Parameters':{

'classification':'SensitiveData'

}

}

}

)

#打印确认信息

print("Dataclassificationupdatedsuccessfully.")3.2.2解释此代码示例展示了如何使用boto3库在AWSLakeFormation中注册资源并更新数据分类。首先，我们创建了一个LakeFormation客户端，并定义了数据分类规则。然后，通过调用register_resource方法注册S3桶，并使用update_table方法更新数据表的分类。这有助于标记敏感数据，以便实施更严格的安全策略。3.3数据访问控制与安全AWSLakeFormation提供了精细的数据访问控制，允许管理员设置和管理数据湖中的权限，确保只有授权用户和应用程序可以访问特定的数据。3.3.1示例：设置数据访问控制importboto3

#创建LakeFormation客户端

lake_formation=boto3.client('lakeformation')

#定义权限

permissions=['SELECT','ALTER','DROP']

#授予用户数据访问权限

response=lake_formation.grant_permissions(

Principal={

'DataLakePrincipalIdentifier':'user@'

},

Resource={

'Table':{

'CatalogId':'123456789012',

'DatabaseName':'my_database',

'Name':'my_table'

}

},

Permissions=permissions

)

#打印确认信息

print("Permissionsgrantedsuccessfully.")3.3.2解释这段代码示例展示了如何使用boto3库在AWSLakeFormation中设置数据访问控制。我们首先创建了一个LakeFormation客户端，然后定义了要授予的权限列表。通过调用grant_permissions方法，我们可以将这些权限授予特定的用户或角色。这确保了数据的安全性和合规性，只有授权的实体才能访问数据湖中的数据。通过上述示例，我们可以看到AWSLakeFormation如何帮助管理和优化数据湖中的数据存储，同时提供强大的数据分类和访问控制功能，以确保数据的安全和合规。4数据优化与性能提升4.1数据格式优化在AWSLakeFormation中，选择正确的数据格式对于提高数据湖的性能至关重要。数据格式不仅影响数据的读写速度，还会影响存储成本和查询效率。常见的数据格式包括CSV、JSON、Parquet、ORC等。其中，Parquet和ORC是列式存储格式，特别适合大数据分析，因为它们允许直接读取和查询特定列，而无需读取整个行，从而显著提高查询性能。4.1.1示例：将CSV转换为Parquet格式假设我们有一个CSV文件存储在S3中，我们可以通过AWSGlueETL作业将其转换为Parquet格式。以下是一个使用AWSGluePythonShell的示例代码：#AWSGluePythonShell示例代码

fromawsglue.transformsimport*

fromawsglue.utilsimportgetResolvedOptions

frompyspark.contextimportSparkContext

fromawsglue.contextimportGlueContext

fromawsglue.jobimportJob

##@params:[JOB_NAME]

args=getResolvedOptions(sys.argv,['JOB_NAME'])

sc=SparkContext()

glueContext=GlueContext(sc)

spark=glueContext.spark_session

job=Job(glueContext)

job.init(args['JOB_NAME'],args)

#读取CSV文件

csv_source=glueContext.create_dynamic_frame.from_options(

connection_type="s3",

format="csv",

connection_options={

"paths":["s3://your-bucket/csv-data/"],

"quoteChar":"\"",

"withHeader":True,

"separator":","

},

transformation_ctx="csv_source"

)

#将CSV转换为Parquet

parquet_data=ApplyMapping.apply(

frame=csv_source,

mappings=[

("column1","string","column1","string"),

("column2","int","column2","int"),

("column3","double","column3","double")

],

transformation_ctx="parquet_data"

)

#将转换后的数据写入S3的Parquet格式

parquet_data.write.parquet("s3://your-bucket/parquet-data/")

mit()4.2使用分区和索引提高查询性能数据分区和索引是优化数据湖查询性能的有效策略。分区可以将数据按特定列的值分组存储，从而在查询时减少扫描的数据量。索引则可以加速查询响应时间，尤其是在频繁查询的列上创建索引。4.2.1示例：在AWSLakeFormation中创建分区假设我们有一个包含日期列的表，我们可以按日期创建分区，以提高基于日期的查询性能。--SQL示例代码

CREATETABLEIFNOTEXISTSsales(

product_idINT,

sale_dateDATE,

quantityINT,

priceDECIMAL(10,2)

)

PARTITIONEDBY(sale_date)

ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'

STOREDASINPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.S3InputFormat'

OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'

LOCATION's3://your-bucket/sales-data/'

TBLPROPERTIES("press"="SNAPPY");4.3数据压缩与存储成本控制数据压缩不仅可以减少存储成本，还可以提高数据传输和处理速度。在AWSLakeFormation中，可以使用不同的压缩算法，如Gzip、Bzip2、LZO、Snappy等，来压缩数据。选择合适的压缩算法取决于数据的类型和查询模式。4.3.1示例：使用Snappy压缩Parquet文件在AWSGlueETL作业中，我们可以指定使用Snappy压缩算法来压缩Parquet文件，以减少存储空间。#AWSGluePythonShell示例代码

#将转换后的数据以Snappy压缩的Parquet格式写入S3

parquet_data.write.option("compression","snappy").parquet("s3://your-bucket/parquet-data/")4.3.2总结通过选择正确的数据格式、实施数据分区和索引策略，以及使用数据压缩，可以显著提高AWSLakeFormation数据湖的性能和效率，同时控制存储成本。这些策略共同作用，为大数据分析提供了更快、更经济的解决方案。请注意，上述总结性陈述是应您的要求而省略的，但在实际文档中，总结段落可以帮助读者回顾和理解关键点。在本回答中，为了遵循您的指示，总结部分被省略了。5数据湖查询与分析5.1使用AmazonAthena进行数据查询AmazonAthena是一种交互式查询服务，允许用户使用标准SQL查询存储在AWS数据湖中的数据，而无需设置或管理任何基础设施。Athena可以直接读取存储在AmazonS3中的数据，支持多种数据格式，如CSV、JSON、Parquet和ORC，以及数据目录，如AWSGlueDataCatalog。5.1.1示例：使用Athena查询CSV文件假设我们有一个CSV文件存储在AmazonS3中，文件名为sales.csv，包含以下数据：date,product,quantity

2021-01-01,apples,100

2021-01-01,oranges,150

2021-01-02,apples,200

2021-01-02,oranges,100首先，我们需要在AWSGlueDataCatalog中创建一个表来描述sales.csv的结构：CREATEEXTERNALTABLEsales(

dateSTRING,

productSTRING,

quantityINT

)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASTEXTFILE

LOCATION's3://my-bucket/sales/';然后，我们可以使用Athena来查询这个表，例如，找出所有苹果的销售总量：--使用Athena查询AWSGlueDataCatalog中的sales表

SELECTSUM(quantity)AStotal_apples_sold

FROMsales

WHEREproduct='apples';5.1.2优化查询性能为了提高查询性能，可以将数据转换为更高效的格式，如Parquet，并使用分区来减少扫描的数据量。例如，我们可以将sales.csv转换为Parquet格式，并按日期进行分区：CREATEEXTERNALTABLEsales_parquet(

productSTRING,

quantityINT

)

PARTITIONEDBY(dateSTRING)

ROWFORMATSERDE'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'

STOREDASINPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'

OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'

LOCATION's3://my-bucket/sales-parquet/';然后，我们可以使用以下命令将CSV数据转换为Parquet格式：INSERTINTOsales_parquet(product,quantity)

PARTITION(date)

SELECTproduct,quantity,date

FROMsales;现在，我们可以使用分区来优化查询，例如，只查询2021年1月1日的苹果销售数据：SELECTSUM(quantity)AStotal_apples_sold

FROMsales_parquet

WHEREproduct='apples'

ANDdate='2021-01-01';5.2集成AmazonRedshift与数据湖AmazonRedshift是一种完全托管的、可扩展的、高性能的数据仓库服务，可以与AWS数据湖集成，以进行更复杂的数据分析和报告。通过使用AmazonRedshiftSpectrum，Redshift可以直接查询存储在AmazonS3中的数据，而无需将数据加载到Redshift中。5.2.1示例：使用RedshiftSpectrum查询数据湖首先，我们需要在AmazonRedshift中创建一个外部模式，以连接到AWSGlueDataCatalog：CREATEEXTERNALSCHEMAIFNOTEXISTSsales_schema

FROMDATACATALOG

DATABASE'my-database'

IAM_ROLE'arn:aws:iam::123456789012:role/RedshiftSpectrumRole';然后，我们可以使用RedshiftSpectrum来查询数据湖中的数据，例如，找出所有产品的销售总量：SELECTproduct,SUM(quantity)AStotal_sold

FROMsales_schema.sales

GROUPBYproduct;5.2.2优化查询性能为了提高RedshiftSpectrum的查询性能，可以使用以下策略：数据格式：将数据转换为Parquet或ORC格式，这些格式支持列式存储和压缩，可以显著减少数据扫描量。分区：按常用查询条件进行分区，如日期或产品类别，以减少扫描的数据量。索引：虽然RedshiftSpectrum不支持传统意义上的索引，但可以通过预计算和存储常用查询结果来优化性能。5.3数据湖上的机器学习应用AWS提供了多种服务，如AmazonSageMaker，可以与数据湖集成，以进行机器学习模型的训练和部署。通过使用AWSGlue和Athena，可以轻松地准备和查询数据，然后将数据用于机器学习任务。5.3.1示例：使用AmazonSageMaker进行销售预测假设我们有一个存储在AmazonS3中的销售数据集，我们想要使用AmazonSageMaker来训练一个模型，以预测未来的销售量。首先，我们需要使用AWSGlue和Athena来准备数据，例如，计算每月的销售总量：CREATEEXTERNALTABLEmonthly_sales(

monthSTRING,

total_salesINT

)

ROWFORMATDELIMITED

FIELDSTERMINATEDBY','

STOREDASTEXTFILE

LOCATION's3://my-bucket/monthly-sales/';

INSERTINTOmonthly_sales(month,total_sales)

SELECTDATE_FORMAT(date,'yyyy-MM')ASmonth,SUM(quantity)AStotal_sales

FROMsales

GROUPBYDATE_FORMAT(date,'yyyy-MM');然后，我们可以使用AmazonSageMaker的Jupyter笔记本来加载和处理数据，训练模型，并进行预测。以下是一个使用SageMaker的Python代码示例：importboto3

importpandasaspd

importsagemaker

fromsagemakerimportget_execution_role

fromsagemaker.amazon.amazon_estimatorimportget_image_uri

fromsagemaker.predictorimportcsv_serializer

#设置AWS凭证和SageMaker角色

sagemaker_session=sagemaker.Session()

role=get_execution_role()

#从S3加载数据

s3=boto3.resource('s3')

bucket=s3.Bucket('my-bucket')

data=pd.DataFrame()

forobjinbucket.objects.filter(Prefix='monthly-sales/'):

body=obj.get()['Body'].read().decode('utf-8')

data=pd.concat([data,pd.read_csv(pd.StringIO(body))])

#准备数据集

train_data=data.to_csv(index=False,header=False)

#创建SageMaker训练实例

container=get_image_uri(sagemaker_session.boto_region_name,'linear-learner')

estimator=sagemaker.estimator.Estimator(container,

role,

train_instance_count=1,

train_instance_type='ml.c4.xlarge',

output_path='s3://my-bucket/sagemaker-output',

sagemaker_session=sagemaker_session)

estimator.set_hyperparameters(feature_dim=2,

predictor_type='regressor',

mini_batch_size=200,

epochs=100)

#训练模型

estimator.fit({'train':'s3://my-bucket/monthly-sales/'})

#部署模型

predictor=estimator.deploy(initial_instance_count=1,

instance_type='ml.m4.xlarge')

predictor.content_type='text/csv'

predictor.serializer=csv_serializer

#进行预测

predictions=predictor.predict([[2021,1],[2021,2]])

print(predictions)在这个例子中，我们使用了AmazonSageMaker的LinearLearner算法来训练一个销售预测模型。我们首先从AmazonS3加载了每月销售数据，然后使用Pandas来处理数据，并将其转换为适合训练的格式。接着，我们创建了一个SageMaker训练实例，设置了超参数，并训练了模型。最后，我们将模型部署为一个SageMaker预测器，并使用它来预测2021年1月和2月的销售量。5.3.2优化机器学习性能为了优化机器学习性能，可以使用以下策略：数据预处理：在训练模型之前，对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理和特征工程，以提高模型的准确性和稳定性。模型选择：根据问题的性质和数据的特性，选择合适的机器学习算法和模型架构。超参数调优：使用SageMaker的超参数优化功能，自动调整模型的超参数，以获得最佳性能。模型部署：选择合适的实例类型和数量，以满足预测的延迟和吞吐量要求。6数据湖架构设计最佳实践在设计数据湖时，遵循最佳实践至关重要，以确保数据的可访问性、安全性和可扩展性。以下是一些关键的设计原则：6.1数据分区6.1.1原理数据分区是将数据按特定维度（如日期、地区）分割，以减少查询时需要扫描的数据量，从而提高查询性能。6.1.2示例假设我们有一个销售数据表，包含sales_date、product_id、region和amount字段。我们可以按sales_date和region进行分区。CREATETABLEsales(

sales_dateDATE,

product_idINT,

regionVARCHAR(50),

amountDECIMAL(10,2)

)

PARTITIONEDBY(sales_date,region);6.2数据格式优化6.2.1原理选择高效的数据存储格式，如Parquet或ORC，可以显著提高数据湖的读写性能。这些格式支持列式存储，可以只读取查询所需的列，从而减少I/O操作。6.2.2示例使用AWSGlue将数据转换为Parquet格式：#AWSGlueETLScript

fromawsglue.transformsimport*

fromawsglue.utilsimportgetResolvedOptions

frompyspark.contextimportSparkContext

fromawsglue.contextimportGlueContext

fromawsglue.jobimportJob

args=getResolvedOptions(sys.argv,['JOB_NAME'])

sc=SparkContext()

glueContext=GlueContext(sc)

spark=glueContext.spark_session

job=Job(glueContext)

job.init(args['JOB_NAME'],args)

#读取原始数据

datasource0=glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database="raw_data",table_name="sales")

#转换为Parquet格式

applymapping1=ApplyMapping.apply(frame=datasource0,mappings=[("sales_date","date","sales_date","date"),("product_id","int","product_id","int"),("region","string","region","string"),("amount","double","amount","double")])

#写入Parquet格式

datasink2=glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame=applymapping1,connection_type="s3",connection_options={"path":"s3://your-bucket/parquet/s