У меня есть куча CSV-файлов в S3, которые я пытаюсь преобразовать в ORC, используя задание ETL в AWS Glue. У меня есть сканер, который сканирует каталог, содержащий CSV и создает таблицу. Таблица выглядит так:
Column name | Data type | Partition key
---------------------------------------
field1 | string |
field2 | string |
field3 | string |
partition_0 | string | Partition (0)
partition_1 | string | Partition (1)
Далее я пытаюсь преобразовать файлы CSV в файлы ORC. Вот сценарий ETL, аналогичный тому, который я использую:
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME', 'database', 'table_name', 'output_dir'])
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)
partition_predicate = '(partition_0 = "val1") AND (partition_1 = "val2")'
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = args['database'], table_name = args['table_name'], push_down_predicate = partition_predicate, transformation_ctx = "datasource0")
final = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = datasource0, connection_type = "s3", connection_options = { "path": args['output_dir'] }, format = "orc")
job.commit()
У меня есть другой сканер, который сканирует мой выходной каталог, содержащий файлы ORC. Когда он генерирует таблицу, он выглядит так:
Column name | Data type | Partition key
---------------------------------------
field1 | string |
field2 | string |
field3 | string |
partition_0 | string |
partition_1 | string |
partition_0 | string | Partition (0)
partition_1 | string | Partition (1)
Похоже, он рассматривает разделы как поля в файле ORC (чего не должно быть). Как я могу изменить свой сценарий, чтобы преобразование CSV в ORC не включало ключи раздела в виде столбцов схемы?