Python 如何使用Boto3停止AWS Glue Data Catalog中的工作流

AWS Glue是一项完全托管的ETL(Extract, Transform and Load)服务，可帮助客户快速并安全地通过高度可扩展的服务创建、运行和监控数据集成工作流。 Glue数据目录是Glue服务的一个组件，它存储有关数据源、作业和脚本的元数据，以便通过Glue作业或直接查询查询数据。在以下情况下，你可能需要停止Glue工作流：

它不再需要
它占用了资源，但没在做任何有意义的工作
它产生错误输出

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使用Boto3停止AWS Glue中的工作流

AWS Glue是一个流行的云服务，提供API，以便使用各种编程语言控制其行为。 Boto3是AWS SDK的Python版本，并且允许开发人员使用Python代码来轻松地使用AWS云服务。为了通过Boto3停止Glue工作流，你需要像下面这样安装Boto3：

!pip install boto3

现在，你可以使用Boto3的botocore库中的Glue客户端来跟踪资源。有了这个客户端，可以获取完整的资源列表并停止Glue工作流。

import boto3

region = 'us-west-2' # 或者使用您的预配置选项
client = boto3.client('glue', region_name=region)

获取Glue工作流的资源列表：

workflow_name = 'my_workflow'

response = client.search_workflows(
     Name=workflow_name
 )

代码会返回有关指定工作流的元数据，例如名称和ARN。现在，可以使用ARN停止工作流：

import datetime

workflow_arn = response['Workflows'][0]['Arn']
name = response['Workflows'][0]['Name']

client.stop_workflow_run(
     Name=name,
     RunId=workflow_arn,
     ErrorInfo={
         'ErrorString': 'stopped by admin',
         'ErrorCode': 123
     },
     RunExecutionTime=datetime.datetime.now()
 )

代码将发送一条请求，停止正在运行的工作流，并通知工作流停止。在stop_workflow_run方法中，必须指定工作流的名称和正在运行的工作流的ARN。此外，您可以选择指定要发送给实际工作流的错误代码和运行时间。