如何使用Boto3来检查给定的Glue Job的所有运行状态？

AWS Glue是AWS提供的一项服务，它可以让用户更加简单、快速地进行ETL数据处理。

在Glue中，我们可以通过创建一个或多个Job来定义数据处理的每个步骤。但是我们可能需要查看某个Job的运行状态，包括正在运行的Job、已完成的Job或出错的Job。那么，在使用AWS SDK中的Boto3进行编程时，如何才能轻松检查一个Job的所有运行状态呢？

本文将带你了解如何使用Boto3来检查给定的Glue Job的所有运行状态，并提供相应的示例代码。

阅读更多：Python 教程

步骤

在进行本文所述的任务之前，我们需要确保我们的AWS SDK已通过Boto3正确地安装。如果你还没有安装Boto3，请按照以下步骤进行安装：

pip install boto3

安装完成后，我们需要进行以下步骤：

指定所需的IAM角色、Access Key和Secret Key。
在代码示例中，我们假设从机器上的环境变量中获取了这些参数。

import os

AWS_REGION = os.getenv('AWS_REGION')
AWS_ACCESS_KEY_ID = os.getenv('AWS_ACCESS_KEY_ID')
AWS_SECRET_ACCESS_KEY = os.getenv('AWS_SECRET_ACCESS_KEY')
AWS_GLUE_ROLE_ARN = os.getenv('AWS_GLUE_ROLE_ARN')

其中参数的含义如下：

AWS_REGION：AWS区域的名称，例如“us-east-1”、 “cn-north-1”等。
AWS_ACCESS_KEY_ID：AWS登录的Access Key。
AWS_SECRET_ACCESS_KEY：AWS登录的Secret Key。
AWS_GLUE_ROLE_ARN：你的IAM角色的ARN。

创建boto3 client
通过以下命令创建名为glue的boto3 client。

import boto3

glue_client = boto3.client(
    'glue',
    region_name=AWS_REGION,
    aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY_ID,
    aws_secret_access_key=AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
)

检查给定Job的运行历史记录

接下来，我们需要通过调用Glue API来获取指定Job的运行历史记录，包括状态、时间等信息。

response = glue_client.get_job_runs(
    JobName='myJob'
)

在这里，我们检查名为“myJob” 的Job的所有运行状态。

如果你想查看所有的Job而不是一个指定的Job，只需要不指定“JobName”参数即可。

解析返回值并输出
最后，我们需要解析返回的JSON格式数据，并按照运行状态、时间等信息进行输出。

runs = response['JobRuns']

for run in runs:
    startTime = run['StartedOn']
    endTime = run['CompletedOn']
    runStatus = run['JobRunState']

    print("===========")
    print("Job run status : %s" % runStatus)
    print("Start time : %s" % startTime)
    print("End time : %s" % endTime)

在这个例子中，如果我们对名字为“myJob”的Job的历史运行状态进行了检查，我们将得到以下输出：

===========
Job run status : SUCCEEDED
Start time : 2020-08-01 05:03:00.0 UTC
End time : 2020-08-01 05:07:56.0 UTC

===========
Job run status : SUCCEEDED
Start time : 2020-08-02 05:03:00.0 UTC
End time : 2020-08-02 05:07:56.0 UTC

===========
Job run status : FAILED
Start time : 2020-08-03 05:03:00.0 UTC
End time : 2020-08-03 05:07:56.