aws glue job如何做增量表

AWS Glue Job 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一种 ETL（提取、转换、加载）服务，用于自动化大规模数据处理任务。对于做增量表（即只处理新数据或更改的数据），你可以通过 Glue Job 配合 S3 存储桶和数据库来实现：

1. **设置源数据**：首先，将源数据存储在 S3 中，并保持某种形式的版本控制或时间戳，比如使用文件名包含日期或流水号。

2. **创建Glue Catalog分区**：在 Glue 数据目录下的表中，可以使用动态分区（Dynamic Partitions）来表示源数据的不同版本。例如，可以按照时间戳作为分区键（如`YYYY/MM/DD`）。

3. **作业配置**：在 Glue Job 的 Python 或 Scala 作业脚本中，编写逻辑来识别新的或已修改的分区。这通常涉及读取前一次作业的结果（如果有的话），并与当前分区列表对比找出新增或更新的部分。

4. **选择处理策略**：可以选择全量处理（每次都处理所有分区）、差异处理（仅处理发生变化的分区）或是基于时间窗口的处理（如每小时或每天处理一次新的或更新的数据）。

5. **作业运行**：运行 Glue Job，它会检测到指定的增量并只对新数据或更新的分区进行操作，然后将处理结果写回目标表。

# 示例Python脚本（假设使用PySpark）
def get_new_partitions(prev_partitions, current_partitions):
    new_partitions = [p for p in current_partitions if p not in prev_partitions]
    return new_partitions

# 在Glue Job中调用该函数
prev_partition_values = previous_job_results.get('partition_values', [])
new_partitions_to_process = get_new_partitions(prev_partition_values, s3_data_partitions)

# 使用新的分区列表运行ETL任务