इस लेख में, हम देखेंगे कि उपयोगकर्ता AWS Glue डेटा कैटलॉग में वर्कफ़्लो कैसे शुरू कर सकता है।
उदाहरण
समस्या कथन: वर्कफ़्लो शुरू करने के लिए पायथन में boto3 लाइब्रेरी का उपयोग करें।
इस समस्या को हल करने के लिए दृष्टिकोण/एल्गोरिदम
चरण 1: अपवादों को संभालने के लिए boto3 और botocore अपवाद आयात करें।
चरण 2: workflow_name इस फ़ंक्शन में पैरामीटर है।
चरण 3: boto3 लाइब्रेरी का उपयोग करके AWS सत्र बनाएं। सुनिश्चित करें कि डिफ़ॉल्ट प्रोफ़ाइल में region_name उल्लिखित है। यदि नहीं, तो सत्र बनाते समय स्पष्ट रूप से region_name पास करें।
चरण 4: glue के लिए AWS क्लाइंट बनाएं।
चरण 5: अब start_workflow_run फ़ंक्शन का उपयोग करें और पैरामीटर workflow_name को Name के रूप में पास करें।
चरण 6: यह RunId और प्रतिक्रिया मेटाडेटा लौटाता है और वर्कफ़्लो शुरू करता है।
चरण 7: वर्कफ़्लो शुरू करते समय यदि कुछ गलत हुआ तो सामान्य अपवाद को संभालें।
उदाहरण कोड
निम्न कोड वर्कफ़्लो शुरू करता है -
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
def start_a_workflow(workflow_name):
session = boto3.session.Session()
glue_client = session.client('glue')
try:
response = glue_client.start_workflow_run(Name=workflow_name)
return response
except ClientError as e:
raise Exception("boto3 client error in start_a_workflow: " + e.__str__())
except Exception as e:
raise Exception("Unexpected error in start_a_workflow: " + e.__str__())
print(start_a_workflow("test-daily"))
आउटपुट
{'RunId': 'wr_64e880240692fddd5e1b19aed587f856bc20a96f54bc', 'ResponseMetadata': {'RequestId': '782e953b-8ee3-4876-9b2c-cd35e147b513', 'HTTPStatusCode': 200, 'HTTPHeaders': {'date': 'Sun, 28 Mar 2021 08:11:02 GMT', 'content-type': 'application/x-amz-json-1.1', 'content-length': '79', 'connection': 'keep-alive', 'x-amzn-requestid': '782e953b-********************************13'}, 'RetryAttempts': 0}}
