AWS Glue Python 作业未创建新的数据目录分区

Question

我使用 Glue Studio 创建了一个 AWS Glue 作业。 它从 Glue 数据目录中获取数据，进行一些转换，然后写入不同的数据目录。

在配置目标节点时，我启用了运行后创建新分区的选项：

作业成功运行，数据以正确的分区文件夹结构写入 S3，但在实际数据目录表中没有创建新分区 - 我仍然需要运行 Glue Crawler 来创建它们。

生成的脚本中负责创建分区的代码是这样的（作业的最后两行）：

DataSink0 = glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(frame = Transform4, database = "tick_test", table_name = "test_obj", transformation_ctx = "DataSink0", additional_options = {"updateBehavior":"LOG","partitionKeys":["date","provider"],"enableUpdateCatalog":True})
job.commit()

我做错了什么？为什么没有创建新分区？如何避免必须运行爬虫才能在 Athena 中获取数据？

我正在使用 Glue 2.0 - PySpark 2.4

Answer 1

正如documentation 中强调的那样，向数据目录添加新分区存在限制，更具体地说，请确保您的用例不与以下任何内容相矛盾：

仅支持 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 目标。

仅支持以下格式：json、csv、avro 和 镶木地板。

要使用 parquet 分类创建或更新表，您必须使用适用于 DynamicFrames 的 AWS Glue 优化 parquet 编写器。

当 updateBehavior 设置为 LOG 时，会添加新的分区 仅当 DynamicFrame 架构等效于或包含子集时 数据目录表的架构中定义的列。

您的 partitionKeys 必须相同，并且顺序相同， 您在 ETL 脚本中传递的参数和您的 partitionKeys 数据目录表架构。