Configuración y Ejecución de ETL en AWS Glue paso a paso

¿Cómo conectarse a AWS Glue para ejecutar tareas ETL?

Amazon Glue es un servicio de ETL (extracción, transformación y carga) totalmente administrado que permite a los usuarios preparar y cargar sus datos para análisis. A lo largo de este artículo, exploraremos un escenario práctico sobre cómo configurar un entorno de desarrollo, verificar conexiones y ejecutar tareas de transformación en AWS Glue. Aquí vamos.

¿Cómo configurar un entorno de desarrollo para AWS Glue?

En este caso, el primer paso es asegurarse de que su entorno de desarrollo esté correctamente conectado. Para lograrlo, debemos establecer un túnel SSH al endpoint de desarrollo. Estos son los pasos básicos:

1. Configurar el túnel SSH: Utilice la llave privada y el endpoint de desarrollo proporcionado por AWS Glue. Abra la consola, seleccione el endpoint de desarrollo y copie el comando para iniciar el túnel. Asegúrese de que la llave privada esté disponible y ejecútelo.

2. Verificar la conexión desde Zeppelin: Una vez configurado el túnel, es crucial verificar que tienes sincronización con los datos almacenados en S3. Actualiza tu instancia de Zeppelin y confirma que está conectada con S3.

¿Cómo crear y ejecutar un contexto de Glue?

El siguiente paso después de la configuración del entorno de desarrollo es crear el contexto de Glue, el cual establece la conexión y carga las librerías necesarias para la ejecución de las tareas ETL. Aquí te explicamos cómo hacerlo:

1. Crear el Glue Context: Copia el comando para crear el Glue Context desde los ejemplos proporcionados en los enlaces del curso. Ve a tu interfaz de Zeppelin, pega la información y ejecútala.

2. Crear un Dynamic Frame: Con el Glue Context en marcha, el siguiente comando es crear un Dynamic Frame, que permitirá identificar y manipular los datos desde la base de datos PlatziDB y la tabla 'persons-json'. Esto implica realizar la conexión al catálogo Glue y verificar la cantidad de registros disponibles y su esquema.

¿Cómo corregir errores durante la ejecución de comandos?

Mientras se ejecutan comandos, es posible que te encuentres con errores. A continuación te mostramos cómo abordarlos:

1. Agregar comandos que faltan: Si un comando no se ejecuta correctamente, verifica que todas las librerías necesarias estén importadas. Puedes crear un nuevo bloque en Zeppelin donde especifiques que estás trabajando con PySpark y luego ejecutar el comando completo con todas las librerías.

2. Usar la consola SSH para debugging: Si los errores persisten, puedes intentar conectarte a PySpark a través de SSH. Ejecuta los comandos línea por línea a través de la CLI, lo cual puede facilitar la identificación de errores y otros problemas.

¿Cómo realizar consultás directas para depuración?

Exploremos la opción de conectarse al developer endpoint a través de SSH para hacer un troubleshooting más detallado:

• Conexión vía SSH: En caso de que encuentres errores al usar Zeppelin, puedes optar por conectarte directamente a PySpark a través de SSH. Una vez conectado, ejecuta las consultas directamente desde la CLI.

• Validar resultados en la CLI: Ejecutando las consultas de esta manera, tendrás oportunidad de ver los resultados en tiempo real, incluyendo errores o advertencias que puedan surgir durante la ejecución.

Este enfoque te permitirá ejecutar análisis, solucionar errores y planificar los siguientes pasos en la arquitectura de datos de AWS Glue. Sigue explorando e integrando tus datos para maximizar su valor y seguir aprendiendo en el emocionante mundo de la ingeniería de datos.