이 기사에서는 사용자가 AWS Glue Data Catalog에서 작업과 관련된 모든 트리거의 세부 정보를 얻는 방법을 알아봅니다.
예시
작업과 관련된 모든 트리거의 세부정보 가져오기 - 'employee_details' .
문제 설명: boto3 사용 Python의 라이브러리를 사용하여 작업과 관련된 모든 트리거의 세부 정보를 가져옵니다.
이 문제를 해결하기 위한 접근 방식/알고리즘
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1단계: boto3 가져오기 및 보토코어 예외를 처리하는 예외.
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2단계: 직업_이름 이 함수의 선택적 매개변수입니다. job_name인 경우 제공되면 동일한 작업과 연결된 모든 트리거를 검색하고 이 작업을 시작할 수 있습니다. 그러나 그러한 트리거가 없으면 모든 트리거를 반환합니다. 기본적으로 값은 없음이므로 job_name 이 함수를 호출하는 동안 전달되지 않으면 모든 트리거의 세부 정보를 반환합니다.
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3단계: boto3 lib를 사용하여 AWS 세션 생성 . region_name을(를) 확인하십시오. 기본 프로필에 언급되어 있습니다. 언급되지 않은 경우 region_name을 명시적으로 전달합니다. 세션을 만드는 동안.
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4단계: 글루용 AWS 클라이언트 생성 .
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5단계: get_triggers 호출 job_name 전달 DependentJobName으로
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6단계: 이 작업과 관련된 트리거의 세부 정보를 반환합니다.
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7단계: 작업을 확인하는 동안 문제가 발생한 경우 일반 예외를 처리합니다.
예시 코드
다음 코드는 작업과 관련된 모든 트리거의 세부 정보를 가져옵니다. -
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
def get_details_of_triggers(job_name=None):
session = boto3.session.Session()
glue_client = session.client('glue')
try:
response = glue_client.get_triggers(DependentJobName=job_name)
return response
except ClientError as e:
raise Exception("boto3 client error in get_details_of_triggers: " + e.__str__())
except Exception as e:
raise Exception("Unexpected error in get_details_of_triggers: " + e.__str__())
a = get_details_of_triggers('employee_details')
print(a) 출력
{'Triggers': [{'Name': '01_PythonShellTest1', 'WorkflowName': 'arn:aws:iam::1234:role/dev-edl, 'Id': 'string', 'Type': 'SCHEDULED'|'CONDITIONAL'|'ON_DEMAND', 'State': 'CREATING'|'CREATED'|'ACTIVATING'|'ACTIVATED'|'DEACTIVATING'|'DEACTIVATED'|'DELETING'|'UPDATING', 'Description': 'string', 'Schedule': 'string'
}]}