Question

我有一堆我需要处理的JSON文件。 JSON文件的结构（例如简化）是（当aws glue crawler在这些json文件上运行时的目录模式）：

root
|-- Meta: struct
|    |-- DataModel: string
|    |-- EventType: string
|    |-- EventDateTime: string
|-- User: struct
|    |-- Demographics: struct
|    |    |-- FirstName: string
|    |    |-- MiddleName: string
|    |    |-- LastName: string

我希望将 User.Demographics.FirstName 合并或加入 User.Demographics.MiddleName 和 User.Demographics.LastName 。因此，最终处理的JSON将如下所示：

root
|-- Meta: struct
|    |-- DataModel: string
|    |-- EventType: string
|    |-- EventDateTime: string
|-- User: struct
|    |-- Demographics: struct
|    |    |-- Name: string

我浏览了AWS glue Developers Guide describing DynamicFrams并允许选项，但找不到任何有用的功能。

截至目前，我有以下由AWS Glue自动生成的代码，但似乎无效。

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

## @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)


## @type: DataSource
## @args: [database = <db_name>, table_name = <table_name>, transformation_ctx = "datasource0"]
## @return: datasource0
## @inputs: []
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = <db_name>, table_name = <table_name>, transformation_ctx = "datasource0")


## @type: ApplyMapping
## @args: <Currently using mapping function>
## @return: applymapping1
## @inputs: [frame = datasource0]
applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = datasource0, mappings = [<Mapping Tuples>], transformation_ctx = "applymapping1")


## @type: DataSink
## @args: [connection_type = "s3", connection_options = {"path": <S3 Destination Path>}, format = "json", transformation_ctx = "datasink2"]
## @return: datasink2
## @inputs: [frame = applymapping1]
# datasink2 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = applymapping1, connection_type = "s3", connection_options = {"path": <S3 Destination Path>}, format = "json", transformation_ctx = "datasink2")
job.commit()

AWS Glue还支持python的PySpark库，如果有办法使用PySpark实现这个，请分享一些细节/链接，我可以参考它。

P.S。我在使用Python编写脚本方面有一些经验，但对python的PySpark库或任何其他与ETL相关的代码/脚本没有任何想法。

谢谢。

Answer 1

只需使用地图转换。在map操作中作为参数传递的函数接受一个dict，你可以执行任何逻辑并返回更新的或新的dict。

请参阅：https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-crawler-pyspark-transforms-map.html

中的示例

Answer 2

可能您可以参考这些链接或其他链接来合并数据框中的列。 https://stackoverflow.com/questions/40643550/how-to-merge-two-columns-with-a-condition-in-pyspark。您可能需要调整或修改代码以满足您的需求

如何在AWS Glue pyspark脚本

2 个答案: