AWS Glue 是全受管 ETL 服務，可讓您在資料存放區之間輕鬆移動資料。AWS Glue 簡化並自動化困難且耗時的資料探索、轉換、映射和任務排程等任務。AWS Glue 透過易於使用的主控台引導您完成移動資料的程序，協助您了解資料來源、準備用於分析的資料，以及將資料可靠地從資料來源載入目的地。
AWS Glue 已與 Amazon S3、Amazon RDS 和 Amazon Redshift 整合，而且可以連接任何 JDBC 合規的資料存放區。AWS Glue 可自動地網路爬取您的資料來源、識別資料格式，然後建議結構描述和轉換，您無須花時間手動編寫資料流程的程式碼。接著，您可以使用 Python、Spark、Git 等已知的工具和您最愛的整合開發人員環境 (IDE) 視需要編輯這些轉換，並與其他 AWS Glue 使用者共享。AWS Glue 會排程您的 ETL 任務並佈建和擴展所需的所有基礎設施，讓您以快速且有效率的方式執行任何規模的 ETL 任務。無須管理任何伺服器，且只需支付 ETL 任務耗用的資源費用。
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步驟 1. 建立您的資料型錄
首先，使用 AWS 管理主控台在 AWS Glue 註冊資料來源。AWS Glue 會網路爬取您的資料來源，並使用許多熱門來源格式和資料類型 (包含 JSON、CSV、Parquet 等) 的預先建立分類器來建構資料型錄。您也可以新增自己的分類器，或從 AWS Glue 社群選擇分類器加入您的網路爬取。
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步驟 2. 產生和編輯轉換
接著，選取資料來源和目標，AWS Glue 會產生 Python 程式碼以便從來源擷取資料、轉換資料以符合目標結構描述，再將資料載入目標。自動產生的程式碼可處理常見的錯誤案例，像是資料錯誤或硬體故障。您可以使用最喜愛的 IDE 來編輯此程式碼，並利用自己的範本資料進行測試。您也可以瀏覽其他 AWS Glue 使用者共享的程式碼，並將該程式碼放入您的任務。
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步驟 3. 排程和執行您的任務
最後，您可以使用 AWS Glue 靈活的排程器重複執行流程、執行流程以回應觸發程式，還可以回應 AWS Lambda 事件。AWS Glue 會在 Apache Spark 節點上自動分發您的 ETL 任務，因此在資料量增加時可保持 ETL 執行時間的一致。AWS Glue 會以正確的順序協調任務的執行，並自動重試失敗的任務。AWS Glue 會根據及時完成任務及降低成本等需要，彈性地擴展基礎設施。
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完成了。
就這麼簡單！ETL 任務進入生產階段之後，AWS Glue 可協助您追蹤中繼資料的變更，像是結構描述定義和資料格式，讓您的 ETL 任務保持在最新狀態。
