如何使用Boto3从AWS Glue Data Catalog获取数据库中表的定义

AWS Glue是一款全托管的、分析级的ETL（提取、转换、加载）服务。它可以使您轻松地移动和转换大量数据。使用AWS Glue，您可以从各种来源提取数据，然后将其转换为各种格式、目标数据存储和数据格式。AWS Glue实现了AWS的管理方式，因此您可以轻松管理、监控和调试AWS Glue的工作流程。

AWS Glue Data Catalog是AWS Glue的组件之一，它是一个集中式的元数据存储库，其中包含有关各种数据存储服务中的表的定义信息。AWS Glue Data Catalog使得从各种数据存储服务中读取和写入数据变得容易，例如：

Amazon S3
Amazon RDS
Amazon Redshift
Amazon Aurora
Amazon EMR

本文将介绍如何使用Python中的Boto3库，从AWS Glue Data Catalog获取数据库中表的定义。我们将首先介绍如何在AWS Glue Data Catalog中创建数据库和表，然后使用Boto3访问这些定义信息。

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创建数据库和表

在我们能够使用Boto3从AWS Glue Data Catalog获取表定义信息之前，我们需要在该服务中创建一个数据库和一张表。我们可以使用AWS Glue控制台来创建它们。

创建数据库

登录AWS Glue控制台，依次单击左侧面板中的“Database”，“Add database”，然后输入一个自定义的数据库名称。单击“Create”。

创建表

在我们创建表之前，我们需要先让AWS Glue的Crawler扫描一下数据源，以便我们能够让它自动创建表定义信息。

在AWS Glue控制台中的左侧面板中，单击“Crawlers”，然后单击“Add crawler”。输入一个任意的名称，选择我们刚才创建的数据库，然后单击“Next”。在“Crawler source type”选项卡中，选择“Data stores”，输入数据源的S3路径，然后单击“Next”。在“Choose an IAM role”选项卡中，选择一个IAM role或创建一个新的IAM role，然后单击“Next”。在“Configure the crawler’s output”选项卡中，选择“Add database”并输入我们刚才创建的数据库名称。在“Review your crawler’s details”选项卡中，单击“Finish”。

我们创建并运行了一个Crawler，以便自动创建所需的表定义信息。接下来，我们可以在AWS Glue控制台中的左侧面板中单击“Tables”，然后选择我们刚才创建的数据库。在数据表列表中，您会看到一个单独的表。

单击该表名称，您会看到表的定义信息。注意，AWS Glue Data Catalog会自动为每个列创建数据类型。

使用Boto3获取表定义

现在，我们可以开始使用Boto3从AWS Glue Data Catalog获取表定义信息。在使用Boto3之前，我们需要安装并配置aws-cli，并使用它来获取AWS帐户的访问凭证。有关这些步骤的详细说明，请参见AWS文档。

安装Boto3

使用pip安装Boto3:

pip install boto3

使用Boto3

在我们开始使用Boto3之前，我们需要使用AWS cli命令aws configure配置访问密钥和秘密密钥。我们可以通过以下代码来获取当前数据库中的所有表的定义：

import boto3

database_name = "my_database"
client = boto3.client('glue')
response = client.get_tables(DatabaseName=database_name)

tables = response['TableList']
for table in tables:
    table_name = table['Name']
    columns = table['StorageDescriptor']['Columns']
    print("Table name: " + table_name)
    for column in columns:
     print("\tColumn name: " + column['Name'] + "\tData type: " + column['Type'])

运行上述代码，您将看到输出类似于以下内容：

Table name: my_table
    Column name: id      Data type: int
    Column name: name    Data type: string
    Column name: email   Data type: string

我们使用boto3.client方法创建了一个AWS Glue客户端，并使用client.get_tables方法获取给定数据库的所有表定义。我们循环遍历获得的表列表，并输出表名称和每个列的名称和数据类型。表的列使用columns键包含在表定义中，我们可以从中获取每个列的名称和类型。

获得特定表的定义

如果我们只想获取特定表的定义，可以将表名称传递给get_tables方法的Expression参数。例如：

import boto3

database_name = "my_database"
table_name = "my_table"
client = boto3.client('glue')
response = client.get_tables(DatabaseName=database_name, Expression=f"name='{table_name}'")

table = response['TableList'][0]
columns = table['StorageDescriptor']['Columns']
print("Table name: " + table_name)
for column in columns:
    print("\tColumn name: " + column['Name'] + "\tData type: " + column['Type'])

在上述代码中，我们使用表名称过滤表列表，然后输出表的名称和每个列的名称和数据类型。我们只输出了一个表，并将其存储在table变量中。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Boto3从AWS Glue Data Catalog获取数据库中表的定义。我们首先创建了一个包含一个表的数据库，并使用AWS Glue Crawler自动创建了表定义信息。接着，我们使用Boto3客户端从AWS Glue Data Catalog获取了所有表的定义信息，并输出了每个表的名称和列定义。最后，我们演示了如何获取特定表的定义。

AWS Glue Data Catalog可以为AWS Glue的ETL和分析工作流提供关键的元数据管理。使用Boto3可以方便地获取表定义信息，帮助您更好地理解和操作存储在各种数据存储服务中的数据。