Python 提取；“数据”；来自Amazon Ion文件_Python_Amazon S3_Amazon Qldb_Amazon Ion

Python 提取；“数据”；来自Amazon Ion文件

python amazon-s3

Python 提取；“数据”；来自Amazon Ion文件,python,amazon-s3,amazon-qldb,amazon-ion,Python,Amazon S3,Amazon Qldb,Amazon Ion,有人使用过Amazon Quantum账本数据库（QLDB）文件吗？如果是这样，您知道如何提取“数据”部分来制定表格吗？也许可以使用python来刮取数据？我试图从存储在s3中的这些文件中获取“数据”信息（我无法访问QLDB，因此无法直接查询），然后将结果上传到Glue 我正在尝试使用GLue执行ETL作业，但GLue不喜欢Amazon Ion文件，因此我需要从这些文件中查询数据或从文件中获取相关信息谢谢。 PS：我所说的“数据”信息是指： { PersonId:"4t

有人使用过Amazon Quantum账本数据库（QLDB）文件吗？如果是这样，您知道如何提取“数据”部分来制定表格吗？也许可以使用python来刮取数据？我试图从存储在s3中的这些文件中获取“数据”信息（我无法访问QLDB，因此无法直接查询），然后将结果上传到Glue

我正在尝试使用GLue执行ETL作业，但GLue不喜欢Amazon Ion文件，因此我需要从这些文件中查询数据或从文件中获取相关信息

谢谢。 PS：我所说的“数据”信息是指：

{
    PersonId:"4tPW8xtKSGF5b6JyTihI1U",
    LicenseNumber:"LEWISR261LL",
    LicenseType:"Learner",
    ValidFromDate:2016–12–20,
    ValidToDate:2020–11–15
}

ref：

您尝试过使用该库吗

假设问题中提到的数据存在于一个名为“myIonFile.ion”的文件中，并且如果该文件中只有ion对象，我们可以按如下方式从该文件中读取数据：

from amazon.ion import simpleion

file = open("myIonFile.ion", "rb")                    # opening the file
data = file.read()                                    # getting the bytes for the file
iondata = simpleion.loads(data, single_value=False)   # Loading as ion data
print(iondata['PersonId'])                            # should print "4tPW8xtKSGF5b6JyTihI1U"

有关使用离子库的更多指导，请参阅

此外，我不确定您的用例，但与QLDB的交互也可以通过直接依赖于Ion库的来完成。

您是否尝试过使用该库

假设问题中提到的数据存在于一个名为“myIonFile.ion”的文件中，并且如果该文件中只有ion对象，我们可以按如下方式从该文件中读取数据：

from amazon.ion import simpleion

file = open("myIonFile.ion", "rb")                    # opening the file
data = file.read()                                    # getting the bytes for the file
iondata = simpleion.loads(data, single_value=False)   # Loading as ion data
print(iondata['PersonId'])                            # should print "4tPW8xtKSGF5b6JyTihI1U"

有关使用离子库的更多指导，请参阅

此外，我不确定您的用例，但与QLDB的交互也可以通过直接依赖于离子库的来完成。

AWS Glue能够读取亚马逊离子输入。但是，许多其他服务和应用程序不能，因此使用Glue将离子数据转换为JSON是一个好主意。请注意，Ion是JSON的超集，向JSON添加了一些数据类型，因此将Ion转换为JSON可能会导致一些错误

从QLDB S3导出访问QLDB文档的一个好方法是使用Glue提取文档数据，将其作为JSON存储在S3中，并使用Amazon Athena进行查询。过程如下：

from amazon.ion import simpleion

file = open("myIonFile.ion", "rb")                    # opening the file
data = file.read()                                    # getting the bytes for the file
iondata = simpleion.loads(data, single_value=False)   # Loading as ion data
print(iondata['PersonId'])                            # should print "4tPW8xtKSGF5b6JyTihI1U"

创建用于对导出的数据进行爬网和编目的

运行a从导出文件中提取，将其转换为JSON，并将其写入S3

创建一个用于对提取的数据进行爬网和编目的

使用Amazon Athena查询提取的文档修订数据

看看下面的PySpark脚本。它仅从QLDB导出文件中提取修订元数据和数据负载

QLDB导出映射每个文档的表，但与修订数据分开。您必须进行一些额外的编码，以便在输出的修订数据中包含表名。下面的代码没有做到这一点，因此您将在输出的一个表中完成所有修订

还请注意，您将获得导出数据中的任何修订。也就是说，对于给定的文档ID，您可能会获得多个文档修订版。根据您对数据的预期用途，您可能需要了解如何仅获取每个文档ID的最新修订版

from awsglue.transforms import *
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import col
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

# Initializations
sc = SparkContext.getOrCreate()
glueContext = GlueContext(sc)

# Load data.  'vehicle-registration-ion' is the name of your database in the Glue catalog for the export data.  '2020' is the name of your table in the Glue catalog.
dyn0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "vehicle-registration-ion", table_name = "2020", transformation_ctx = "datasource0")

# Only give me exported records with revisions
dyn1 = dyn0.filter(lambda line: "revisions" in line)

# Now give me just the revisions element and convert to a Spark DataFrame.
df0 = dyn1.select_fields("revisions").toDF()

# Revisions is an array, so give me all of the array items as top-level "rows" instead of being a nested array field.
df1 = df0.select(explode(df0.revisions))

# Now I have a list of elements with "col" as their root node and the revision 
# fields ("data", "metadata", etc.) as sub-elements.  Explode() gave me the "col"
# root node and some rows with null "data" fields, so filter out the nulls.
df2 = df1.where(col("col.data").isNotNull())

# Now convert back to a DynamicFrame
dyn2 = DynamicFrame.fromDF(df2, glueContext, "dyn2")

# Prep and send the output to S3
applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = dyn2, mappings = [("col.data", "struct", "data", "struct"), ("col.metadata", "struct", "metadata", "struct")], transformation_ctx = "applymapping1")
datasink0 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = applymapping1, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://YOUR_BUCKET_NAME_HERE/YOUR_DESIRED_OUTPUT_PATH_HERE/"}, format = "json", transformation_ctx = "datasink0")

我希望这有帮助

Nosiphiwe