কম্পিউটার

Boto3 ব্যবহার করে AWS আঠালো ডেটা ক্যাটালগ থেকে একটি ডাটাবেসে টেবিলের সংজ্ঞা কীভাবে পাবেন


আসুন দেখি কিভাবে একজন ব্যবহারকারী AWS Glue Data Catalog থেকে একটি ডাটাবেসের রেগুলার এক্সপ্রেশন অনুসারে সমস্ত টেবিলের সংজ্ঞা বা কিছু টেবিলের সংজ্ঞা পুনরুদ্ধার করতে পারে।

উদাহরণ

একটি ডাটাবেসের সমস্ত টেবিলের টেবিল সংজ্ঞা পুনরুদ্ধার করুন 'QA- পরীক্ষা' এবং 'নিরাপত্তা' হিসাবে টেবিল , এবং 'কর্মচারী' .

এই সমস্যা সমাধানের জন্য অ্যাপ্রোচ/অ্যালগরিদম

  • ধাপ 1: boto3 আমদানি করুন৷ এবং বোটোকোর ব্যতিক্রমগুলি পরিচালনা করার জন্য ব্যতিক্রমগুলি৷

  • ধাপ 2: ডাটাবেস_নাম বাধ্যতামূলক প্যারামিটার যখন রেগুলার_এক্সপ্রেশন_ফর_টেবিল_নাম ঐচ্ছিক পরামিতি। ব্যবহারকারী যদি সমস্ত টেবিলের বিবরণ আনতে চায়, তাহলে নিয়মিত অভিব্যক্তি প্রদান করার প্রয়োজন নেই। যাইহোক, যদি শুধুমাত্র সীমিত টেবিল আনার প্রয়োজন হয়, তাহলে একটি নিয়মিত অভিব্যক্তি প্রয়োজন। রেগুলার এক্সপ্রেশন লেখার সময় সতর্কতা অবলম্বন করুন কারণ সঠিকভাবে লেখা না হলে ফলাফল পরিবর্তন হতে পারে।

  • ধাপ 3: boto3 lib ব্যবহার করে একটি AWS সেশন তৈরি করুন . অঞ্চলের_নাম নিশ্চিত করুন ডিফল্ট প্রোফাইলে উল্লেখ করা আছে। যদি এটি উল্লেখ না থাকে, তাহলে সেশন তৈরি করার সময় স্পষ্টভাবে অঞ্চল_নামটি পাস করুন।

  • পদক্ষেপ 4: আঠালো এর জন্য একটি AWS ক্লায়েন্ট তৈরি করুন .

  • ধাপ 5: এখন get_tables ফাংশন ব্যবহার করুন এবং database_name পাস করুন DatabaseName এবং regular_expression_for_table_name হিসেবে এক্সপ্রেশন প্যারামিটার হিসাবে।

  • ধাপ 6: এটি একটি প্রদত্ত ডাটাবেসে সমস্ত বা মিলে যাওয়া টেবিলের সংজ্ঞা প্রদান করে।

  • পদক্ষেপ 7: কাজ চেক করার সময় কিছু ভুল হলে জেনেরিক ব্যতিক্রম হ্যান্ডেল করুন।

উদাহরণ কোড

নিম্নলিখিত কোডটি একটি প্রদত্ত ডাটাবেস −

থেকে সমস্ত টেবিল সংজ্ঞা পুনরুদ্ধার করে
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

def retrieves_tables_detail(database_name, regular_expression_for_table_name=None)
   session = boto3.session.Session()
   glue_client = session.client('glue')
   try:
      response = glue_client.get_tables(DatabaseName = database_name, Expression=regular_expression_for_table_name)                        
      return response
   except ClientError as e:
      raise Exception(
         "boto3 client error in retrieves_tables_detail: " + e.__str__())
   except Exception as e:
      raise Exception(
         "Unexpected error in retrieves_tables_detail: " + e.__str__())
print(retrieves_tables_detail('QA-test'))

আউটপুট

{'TableList': [
{'Name': 'security', 'DatabaseName': 'QA-test', 'Owner': 'owner', 'CreateTime': datetime.datetime(2020, 9, 10, 22, 27, 24, tzinfo=tzlocal()), 'UpdateTime': datetime.datetime(2021, 3, 1, 11, 43, 49, tzinfo=tzlocal()), 'LastAccessTime': datetime.datetime(2020, 9, 10, 22, 27, 24, tzinfo=tzlocal()), 'Retention': 0, 'StorageDescriptor': {'Columns': [{'Name': 'assettypecode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'industrysector', 'Type': 'varchar'}, {'Name': 'securitycode', 'Type': 'char'}, {'Name': 'contractsize', 'Type': 'string'}, {'Name': 'conversionperiodenddate', 'Type': 'string'}, {'Name': 'conversionperiodstartdate', 'Type': 'string'}, {'Name': 'expirationdate', 'Type': 'string'}, {'Name': 'issuercountrycode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'issuercountrydesc', 'Type': 'string'}, {'Name': 'originalissuedate', 'Type': 'string'}, {'Name': 'securitynamelong', 'Type': 'string'}, {'Name': 'issueshortname', 'Type': 'string'}, {'Name': 'gicssector', 'Type': 'string'}, {'Name': 'maturitydate', 'Type': 'string'}, {'Name': 'optioncode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'optiontypename', 'Type': 'string'}, {'Name': 'paramount', 'Type': 'string'}, {'Name': 'priceindex', 'Type': 'string'}, {'Name': 'countrycoderisk', 'Type': 'string'}, {'Name': 'countrydescrisk', 'Type': 'string'}, {'Name': 'countrycode', 'Type': 'string'}], 'Location': 's3://test/security/', 'InputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat', 'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat', 'Compressed': False, 'NumberOfBuckets': -1, 'SerdeInfo': {'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe', 'Parameters': {'serialization.format': '1'}}, 'BucketColumns': [], 'SortColumns': [], 'Parameters': {'CrawlerSchemaDeserializerVersion': '1.0', 'CrawlerSchemaSerializerVersion': '1.0', 'UPDATED_BY_CRAWLER': 'security', 'averageRecordSize': '181', 'classification': 'parquet', 'compressionType': 'none', 'objectCount': '5', 'recordCount': '154800', 'sizeKey': '20337230', 'typeOfData': 'file'}, 'StoredAsSubDirectories': False}, 'PartitionKeys': [], 'TableType': 'EXTERNAL_TABLE', 'Parameters': {'CrawlerSchemaDeserializerVersion': '1.0', 'CrawlerSchemaSerializerVersion': '1.0', 'UPDATED_BY_CRAWLER': 'security', 'averageRecordSize': '181', 'classification': 'parquet', 'compressionType': 'none', 'objectCount': '5', 'recordCount': '154800', 'sizeKey': '20337230', 'typeOfData': 'file'}, 'CreatedBy': 'arn:aws:sts::*********:assumed-role/glue-role/AWS-Crawler'}, 'VersionId': '2'},
{'Name': 'employee', 'DatabaseName': 'QA-test', 'Owner': 'owner', 'CreateTime': datetime.datetime(2020, 9, 10, 22, 27, 24, tzinfo=tzlocal()), 'UpdateTime': datetime.datetime(2021, 3, 1, 11, 43, 49, tzinfo=tzlocal()), 'LastAccessTime': datetime.datetime(2020, 9, 10, 22, 27, 24, tzinfo=tzlocal()), 'Retention': 0, 'StorageDescriptor': {'Columns': [{'Name': 'assettypecode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'industrysector', 'Type': 'varchar'}, {'Name': 'code', 'Type': 'char'}, {'Name': 'size', 'Type': 'string'}, {'Name': 'countrycode', 'Type': 'string'}, {'Name': 'countrydesc', 'Type': 'string'}], 'Location': 's3://test/security/', 'InputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat', 'OutputFormat': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat', 'Compressed': False, 'NumberOfBuckets': -1, 'SerdeInfo': {'SerializationLibrary': 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe', 'Parameters': {'serialization.format': '1'}}, 'BucketColumns': [], 'SortColumns': [], 'Parameters': {'CrawlerSchemaDeserializerVersion': '1.0', 'CrawlerSchemaSerializerVersion': '1.0', 'UPDATED_BY_CRAWLER': 'security', 'averageRecordSize': '181', 'classification': 'parquet', 'compressionType': 'none', 'objectCount': '5', 'recordCount': '154800', 'sizeKey': '20337230', 'typeOfData': 'file'}, 'StoredAsSubDirectories': False}, 'PartitionKeys': [], 'TableType': 'EXTERNAL_TABLE', 'Parameters': {'CrawlerSchemaDeserializerVersion': '1.0', 'CrawlerSchemaSerializerVersion': '1.0', 'UPDATED_BY_CRAWLER': 'employee', 'averageRecordSize': '181', 'classification': 'parquet', 'compressionType': 'none', 'objectCount': '5', 'recordCount': '154800', 'sizeKey': '20337230', 'typeOfData': 'file'}, 'CreatedBy': 'arn:aws:sts::*********:assumed-role/glue-role/AWS-Crawler'}, 'VersionId': '2'}, 'ResponseMetadata': {'RequestId': '431db171-*******************0', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'date': 'Mon, 01 Mar 2021 06:15:30 GMT', 'content-type': 'application/x-amz-json-1.1', 'content-length': '3916', 'connection': 'keep-alive', 'x-amzn-requestid': '431db171-*****************0'}, 'RetryAttempts': 0}}

  1. AWS গ্লু ডেটা ক্যাটালগ থেকে টেবিলের একটি নির্দিষ্ট সংস্করণ মুছতে Boto3 কীভাবে ব্যবহার করবেন?

  2. AWS গ্লু ডেটা ক্যাটালগ থেকে একটি টেবিল মুছতে Boto3 কীভাবে ব্যবহার করবেন?

  3. AWS ডেটা ক্যাটালগ থেকে একটি ডাটাবেস মুছতে Boto3 কীভাবে ব্যবহার করবেন?

  4. AWS গ্লু ডেটা ক্যাটালগ থেকে একটি ক্রলার মুছতে Boto3 কীভাবে ব্যবহার করবেন?