Neste artigo, vamos explorar como trabalhar com Pi Spark Data Frame em um trabalho ETL de AWS Glue. O vídeo original demonstra como criar um trabalho ETL usando AWS Glue e um notebook que usa o motor Pi Spark para extrair dados de um bucket S3.
Criando um notebook
Para começar, crie um notebook na AWS Glue escolhendo o motor Pi Spark. Em seguida, carregue um arquivo de notebook que contém o código para extrair dados de um bucket S3. Selecione um papel de execução (IAM role) e clique em “Criar notebook”. Aguarde alguns minutos para que o notebook seja carregado.
Criando um Data Frame
Uma vez carregado, renomeie o trabalho (opcional) e execute o primeiro código que carrega a sessão Pi Spark. Em seguida, execute os códigos subsequentes para extrair dados do bucket S3 e criar um Data Frame com os dados.
Entendendo o Data Frame
Um Data Frame é um conjunto de dados que se assemelha a uma tabela SQL. Possui nomes de colunas pré-definidos e está em um formato propriamente formatado. Os Data Frames podem ser consultados e suas propriedades podem ser verificadas.
Manipulando o Data Frame
O vídeo também demonstra como realizar operações em um Data Frame, como mostrar os registros mais importantes, selecionar colunas específicas, filtrarregistros, agrupar dados e ordenar os dados.
Conclusão
Neste artigo, vimos como trabalhar com Pi Spark Data Frame em um trabalho ETL de AWS Glue. O Pi Spark Data Frame fornece uma maneira eficiente de extrair, manipular e analisar dados em um trabalho ETL. Para aprender mais sobre como trabalhar com Pi Spark Data Frame, assista ao vídeo original e explore as funcionalidades do DataFrame no PySpark.
Recomendação
Para entender completamente como trabalhar com Pi Spark Data Frame em um trabalho ETL de AWS Glue, recomendamos assistir ao vídeo original para obter um entendimento mais detalhado do processo.