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用于运行AWS Glue ETL作业的Docker容器镜像,提供容器化环境以支持数据抽取、转换与加载处理。

72 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:amazon仓库类型:镜像最近更新:21 天前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

轩辕镜像,不浪费每一次拉取。点击查看
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AWS Glue 5.0 Docker容器

镜像概述和主要用途

AWS Glue提供Docker容器镜像,使开发人员能够在本地开发环境中构建和测试ETL(抽取、转换、加载)作业。这些容器提供与AWS Glue服务高度相似的开发环境,主要用途包括:

  • 确保团队成员间一致的开发体验
  • 无需产生大量云成本即可开发和调试Glue作业
  • 支持脚本开发和测试等多种开发工作流
  • 与常见开发工具和IDE集成
  • 提供与云环境相同的AWS Glue ETL库和依赖项

该容器同时支持批处理和流处理工作负载,可用于直接脚本开发和测试驱动开发方法。

核心功能和特性

  • 基于Amazon Linux 2023构建
  • 包含AWS Glue ETL库及Apache Spark 3.5.4-amzn-0
  • 内置开放表格式库:
    • Apache Iceberg (1.7.1.amzn.1-1.amzn2023)
    • Apache Hudi (0.15.0.amzn.5-1.amzn2023)
    • Delta Lake (3.3.0.amzn.0-1.amzn2023)
  • 支持x86_64和arm64两种架构

使用场景和适用范围

  • 本地ETL脚本开发与调试
  • 交互式PySpark代码编写与测试
  • 使用PyTest进行ETL作业单元测试
  • 验证ETL作业在不同架构(x86_64/arm64)上的兼容性
  • 开发基于开放表格式(Iceberg/Hudi/Delta Lake)的ETL流程

注意:该容器仅适用于本地开发和测试环境,不应用于生产部署。

详细使用方法和配置说明

前提条件

  • 已安装Docker引擎
  • 本地AWS凭证配置(~/.aws目录)
  • 适当的AWS权限(如需访问AWS资源)

Spark Submit(提交作业)

用于运行本地开发的Glue ETL脚本:

bash
# 设置工作区和脚本路径
WORKSPACE_LOCATION=/本地工作区路径
SCRIPT_FILE_NAME=sample.py

# 使用spark-submit运行容器
docker run -it --rm \
    -v ~/.aws:/home/hadoop/.aws \          # 挂载AWS凭证
    -v $WORKSPACE_LOCATION:/home/hadoop/workspace/ \  # 挂载本地工作区
    -e AWS_PROFILE=$PROFILE_NAME \         # 指定AWS配置文件(可选)
    --name glue5_spark_submit \            # 容器名称
    public.ecr.aws/glue/aws-glue-libs:5 \  # 镜像名称
    spark-submit /home/hadoop/workspace/src/$SCRIPT_FILE_NAME  # 提交脚本路径

参数说明:

  • -v ~/.aws:/home/hadoop/.aws:挂载本地AWS凭证目录,使容器能够访问AWS资源
  • -v $WORKSPACE_LOCATION:/home/hadoop/workspace/:挂载本地工作区,使容器可访问ETL脚本
  • -e AWS_PROFILE:指定要使用的AWS凭证配置文件(如本地配置了多个profile)
  • --rm:容器退出后自动删除
  • -it:交互式终端模式

PySpark REPL Shell(交互式开发)

启动交互式PySpark shell进行代码测试:

bash
# 启动交互式PySpark shell
docker run -it --rm \
    -v ~/.aws:/home/hadoop/.aws \          # 挂载AWS凭证
    -e AWS_PROFILE=$PROFILE_NAME \         # 指定AWS配置文件(可选)
    --name glue5_pyspark \                 # 容器名称
    public.ecr.aws/glue/aws-glue-libs:5 \  # 镜像名称
    pyspark                                # 启动PySpark REPL

进入shell后,可直接编写和测试PySpark代码,例如:

python
# 示例:读取S3数据
df = spark.read.csv("s3://my-bucket/path/to/data.csv", header=True)
df.show()

PyTest(单元测试)

使用PyTest运行ETL作业的单元测试:

bash
docker run -i --rm \
    -v ~/.aws:/home/hadoop/.aws \          # 挂载AWS凭证
    -v $WORKSPACE_LOCATION:/home/hadoop/workspace/ \  # 挂载本地工作区
    --workdir /home/hadoop/workspace \     # 设置工作目录
    -e AWS_PROFILE=$PROFILE_NAME \         # 指定AWS配置文件(可选)
    --name glue5_pytest \                  # 容器名称
    public.ecr.aws/glue/aws-glue-libs:5 \  # 镜像名称
    -c "python3.11 -m pytest --disable-warnings"  # 运行pytest命令

说明:

  • --workdir /home/hadoop/workspace:将容器工作目录设置为挂载的工作区
  • python3.11 -m pytest:使用Python 3.11运行pytest
  • --disable-warnings:禁用 pytest 警告输出(可选)

与Glue 4.0的主要区别

  • 单一容器镜像同时支持批处理和流处理作业
  • 默认用户变更为hadoop(原版本为glue_user)
  • 移除了JupyterLab和Livy组件(可手动安装)
  • 默认预装开放表格式库(Iceberg、Hudi、Delta Lake)

安全注意事项

⚠️ 这些容器镜像专为本地开发和测试设计,使用时需遵守以下安全要求:

  • 禁止在生产环境中部署这些容器
  • 禁止将容器公开访问
  • 禁止向网络暴露不必要的端口
  • 禁止将容器用作生产ETL运行器

容器应仅在安全、隔离的开发环境中运行。

旧版本参考(v2.0至v4.0)

有关早期版本AWS Glue容器的使用说明,请参考:

  • AWS Glue官方文档:在本地开发和测试AWS Glue作业脚本
  • AWS大数据博客:使用Docker容器在本地开发和测试AWS Glue 3.0作业

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 aws-glue-libs 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/amazon/aws-glue-libs:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull amazon/aws-glue-libs:<标签>

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