Мы пытаемся переместить небольшой набор данных для аналитических целей из основной производственной базы данных.Я думал, что использование клея для подключения сервисов имело бы смысл, и все соединения JDBC были настроены без проблем.Когда я пытаюсь выполнить запись в конечную точку RDS, задание AWS Glue завершается, ошибки не передаются, и при подключении с использованием Dbeaver, DataGrip и т. Д. Новой таблицы не существует
Как ни странно, когда я подключаюсь к целииспользуя сканеры клея, он видит таблицу ...
Вот базовый код, автоматически сгенерированный консолью клея
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
## @params: [JOB_NAME]
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "prod", table_name = "datatarget", transformation_ctx = "datasource0")
applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = datasource0, mappings = [("col1", "string", "col2", "string"), ("col3", "string", "col4", "string")], transformation_ctx = "applymapping1")
resolvechoice2 = ResolveChoice.apply(frame = applymapping1, choice = "make_cols", transformation_ctx = "resolvechoice2")
datasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_jdbc_conf(frame = resolvechoice2, catalog_connection = "RDS", connection_options = {"dbtable": "targettable", "database": "testdatabase"}, transformation_ctx = "datasink4")
job.commit()