AWS Glue是什么 AWS Glue调用存储过程

AWS Glue是亚马逊云平台提供的无服务器数据集成产品，支持连接到70多个不同的数据来源，并在集中式数据目录中管理数据。可以用于编写、运行任务和实施业务工作流程的额外生产力和数据操作工具。本文主要介绍AWS Glue相关概念及存储调用过程。

一、AWS Glue概述

AWS Glue是一项无服务器的数据集成服务，主要用于简化数据发现、准备、移动和集成，支持分析、机器学习和应用开发，通过集中式数据目录管理超过70种数据来源，可以直观地创建、运行和监控ETL管道，将数据加载到数据湖中，并通过Amazon Athena、Amazon EMR和Amazon Redshift Spectrum进行即时查询。

AWS Glue整合了数据发现、现代 ETL、数据清理、转换和集中式编目等主要功能，提供灵活的ETL、ELT和流式处理支持，无需管理基础设施。它与AWS分析服务和Amazon S3数据湖无缝集成，具备集成界面和任务编写工具，适合各种技术背景的用户。

AWS Glue三大功能：

1、发现和整理数据

2、转换、准备和清理数据以进行分析

3、构建和监控数据管道

二、AWS Glue调用存储过程

AWS Glue并不支持直接调用存储，因为AWS Glue主要是用于数据抽取、转换和加载（ETL）作业，而不是作为传统数据库管理系统的客户端。不过可以通过以下几种方式间接地在Glue作业中执行存储过程：

1、使用AWS Glue的ETL作业和JDBC连接

如果数据存储在支持存储过程的数据库中（例如MySQL、PostgreSQL、SQL Server等），可以在AWS Glue的ETL作业中使用JDBC连接来执行SQL查询，从而调用存储过程。具体步骤如下：

（1）创建连接

在AWS Glue控制台中，创建一个JDBC连接，配置数据库的连接信息，包括JDBC URL、用户名和密码。

（2）编写ETL脚本

在AWS Glue ETL作业中，编写一个Python或Scala脚本，使用glueContext来连接数据库并执行存储过程。例如使用pyspark的spark.read.format(“jdbc”) 方法来连接数据库并执行SQL查询。

import psycopg2
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.context import SparkContext
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
# 连接到数据库
conn = psycopg2.connect(
dbname='your_database',
user='your_user',
password='your_password',
host='your_host'
)
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 调用存储过程
cursor.callproc('your_stored_procedure_name', [param1, param2])
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

（3）运行作业

将脚本保存为 AWS Glue 作业并运行，确保数据库连接和存储过程执行正常。

2、使用AWS Lambda调用存储过程

另一种方式是使用AWS Lambda来调用存储过程，并在Glue作业中触发Lambda函数。具体步骤如下：

（1）创建Lambda函数

编写一个 Lambda 函数来连接数据库并调用存储过程。

import pymysql
def lambda_handler(event, context):
conn = pymysql.connect(
host='your_host',
user='your_user',
password='your_password',
database='your_database'
)
cursor = conn.cursor()
cursor.callproc('your_stored_procedure_name', [param1, param2])
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
return {
'statusCode': 200,
'body': 'Stored procedure executed successfully'
}

（2）配置Lambda权限

确保Lambda函数有权限访问数据库和网络。

（3）在Glue作业中调用Lambda

在Glue作业中使用boto3调用Lambda函数。

import boto3
client = boto3.client('lambda')
response = client.invoke(
FunctionName='your_lambda_function_name',
InvocationType='Event',
Payload=json.dumps({'key': 'value'})
)
print(response)

3、使用AWS Glue DataBrew或其他工具

如果数据处理需求较为简单，可以考虑使用AWS Glue DataBrew进行数据预处理，然后通过其他工具（如 Python 脚本、AWS Lambda等）执行存储过程。

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