在 2026 年的今天，当我们再次审视数据工程领域时，发现提取、转换和加载 (ETL) 的本质虽然未变，但我们的开发范式和工具链已经发生了翻天覆地的变化。作为长期深耕在 AWS 生态中的数据工程师，我们见证了 AWS Glue 从一个简单的托管 Spark 服务，演变为如今集成了机器学习、AI 辅助编码和实时流处理能力的综合性数据集成平台。在这篇文章中，我们将深入探讨 AWS Glue ETL 的核心概念、使用方法、代码示例以及结合了 2026 年最新技术趋势的最佳实践，帮助你从零开始构建现代化的数据集成管道。
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为什么选择 AWS Glue？(2026 版本视角)
AWS Glue 是一项完全托管的 ETL（提取、转换、加载）服务。如果你在 2020 年问我它的优势，我会说是“无服务器”和“不需要管理集群”。但到了 2026 年，选择它的理由已经不仅仅是“不用管基础设施”那么简单了。
最大的区别在于它的智能化与开发体验的革新。AWS Glue 现在深度集成了 Amazon Q Developer（前身是 CodeWhisperer），这使得我们在编写转换脚本时，效率提升了数倍。不仅如此，它对 Apache Iceberg 和 Delta Lake 等现代数据湖格式的原生支持，让我们在构建 ACID 事务支持的数据湖时不再需要繁琐的配置。
除了传统的无服务器特性，2026 年的 AWS Glue 还具备以下核心优势：
- AI 驱动的开发：不仅仅是代码补全，而是上下文感知的代码生成。你可以告诉 AI：“读取 S3 上的 CSV，清洗空值，并转换为 Parquet”，它能直接生成可用的 PySpark 脚本。
- 原生 Ray 支持：除了 Spark，Glue 现在原生支持 Ray 框架。这对于 Python 开发者来说是个福音，因为 Ray 在处理机器学习工作负载和细粒度并行处理上，往往比传统的 Spark 更灵活，且启动速度更快。
- Glue Studio 的可视化进化：可视化编程不再仅仅是拖拽组件，现在的 Glue Studio 支持将可视化流程图直接导出为生产级代码，并且支持“ notebooks-first” 的开发体验，调试极其便捷。
核心概念一览：现代数据管道的基石
在开始动手之前，我们需要先熟悉几个 AWS Glue 中的关键角色。理解这些概念对于构建高效的 ETL 流程至关重要。这些概念在 2026 年虽然没有消失，但其内涵已经大大扩展。
1. 数据目录
你可以把它想象成整个 ETL 流程的“大脑”或“元数据中心”。但在今天，它不仅仅是 Glue 的私有资产，它已经成为 Lake House 架构的中央元数据层。通过 AWS Glue Data Catalog，我们可以让 Amazon Athena、Redshift Spectrum、Amazon EMR 甚至 Apache Iceberg 表共享同一套元数据。这意味着我们在 Glue 中创建的表，可以直接被 Lake Formation 管理权限，实现精细化的列级安全控制。
2. 爬虫 与 ML Transform
爬虫是我们的“数据勘探员”。现在的爬虫更加智能，支持增量爬取，甚至可以自动识别 PII（个人敏感信息）。更重要的是，配合 ML Transform，爬虫不仅能发现 Schema，还能自动查找匹配记录（例如模糊匹配两个表中的用户 ID），这在数据清洗阶段非常强大。
3. 作业 与 灵活执行
这是实际执行数据转换逻辑的地方。2026 年的一个显著变化是 “弹性执行” 成为了默认选项。以前的 Spark 作业在启动时需要固定的资源，现在 Glue 可以在作业运行期间动态扩缩容。如果你的数据处理量突然激增，Glue 会自动增加 DPU，而在数据读取完成后自动释放，这为我们节省了大量的成本。
4. 开发终端与 Notebooks
对于喜欢写代码的开发者来说，我们很少再使用旧的 Dev Endpoints（启动慢且贵）。现在的标准做法是直接使用 AWS Glue Studio Notebooks，它基于 Jupyter，但无需预置任何实例，按秒计费，且集成了 Amazon Q。你可以像在本地 IDE 一样进行交互式开发，调试完毕后一键转换为作业。
实战演练：构建智能化的 ETL 流程
让我们通过一个实际的场景，一步步完成从数据准备到加载的完整流程。假设我们有一堆存放在 S3 上的 CSV 格式日志文件，需要清洗后存入数据仓库。我们将结合 Amazon Q 的辅助开发能力来展示。
步骤 1：配置 IAM 权限与安全左移
安全第一！在 2026 年，我们推荐使用 IAM Roles Anywhere 或更精细的权限策略。不要直接附加 AmazonS3FullAccess。
- 创建角色：进入 IAM 控制台，创建一个新角色。
- 选择服务：选择 Glue。
- 权限边界：为了遵循“最小权限原则”，我们建议使用 IAM Access Analyzer 自动生成所需策略。
- 数据加密：确保你的作业角色有权限使用 KMS 密钥，这不仅是为了静态加密，也是为了满足合规性要求。
步骤 2：利用 AI 辅助编写 ETL 代码
以前我们需要手写每一行 PySpark 代码，现在我们可以利用 Amazon Q。以下是我们在 Glue Studio Notebook 中与 AI 协作的过程。
#### 场景需求：
“读取 S3 上的原始 CSV，过滤掉 INLINECODEacef52ab 为 200 的记录，将 INLINECODE6fc7fe73 转换为可读日期，并将结果以 Iceberg 格式写入 S3 数据湖。”
#### 生成的代码示例 (由 AI 辅助生成并经过我们微调)：
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
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
# @params: [JOB_NAME]
args = getResolvedOptions(sys.argv, [‘JOB_NAME‘])
# 初始化 Glue 上下文和 Spark Session
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args[‘JOB_NAME‘], args)
# -------------------------------------------------------
# 1. 数据源：使用现代的 Spark DataFrame API 直接读取
# 相比 DynamicFrame，DataFrame 在 AI 代码生成中兼容性更好
# -------------------------------------------------------
raw_data_df = spark.read.format("csv") \
.option("header", "true") \
.option("inferSchema", "true") \
.load("s3://my-bucket/raw-data-2026/")
# -------------------------------------------------------
# 2. 数据清洗与转换逻辑
# 使用 Spark SQL 进行转换，代码更简洁且易于 AI 理解
# -------------------------------------------------------
from pyspark.sql.functions import col, to_timestamp, trunc
# 将时间戳列转换为日期类型，并进行数据清洗
# 在这里我们处理了脏数据：如果 status 为空，默认视为 200
cleaned_df = raw_data_df.fillna({"status": 200}) \
.withColumn("event_time", to_timestamp(col("timestamp"))) \
.withColumn("event_date", trunc(col("event_time"), "day")) \
.filter(col("status") != 200) # 只保留错误日志
# -------------------------------------------------------
# 3. 写入目标存储：Apache Iceberg 表 (2026 年的最佳实践)
# Iceberg 提供了 ACID 事务支持，允许并发写入和更新
# -------------------------------------------------------
# 配置 Iceberg Catalog
spark.sql("""
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS analytics_db
LOCATION ‘s3://my-bucket/warehouse/analytics.db‘
""")
# 将 DataFrame 写入 Iceberg 表
# "mergeSchema" 选项允许 Schema 演变，这在敏捷开发中非常重要
print("正在将数据写入 Iceberg 表...")
cleaned_df.writeTo("analytics_db.error_logs") \
.tableProperty("write.format.default", "parquet") \
.partitionedBy("event_date") \
.append()
job.commit()
代码解析与 2026 趋势：
- 从 DynamicFrame 到 DataFrame: 虽然 DynamicFrame 在处理 Schema 漂移时很方便，但在 2026 年，随着 Spark DataFrame API 的成熟和 Iceberg 的普及，我们更多地回归到使用 DataFrame。这不仅性能更好，而且 AI 辅助工具对 DataFrame 的代码生成质量更高。
- Apache Iceberg 集成: 示例中我们使用了 INLINECODEbf109c8d 语法。这是 Iceberg 的标准写入方式，它替代了传统的 INLINECODEa63d04a7。它支持时间旅行、回滚和原子性操作，是构建数据湖的标准配置。
- 容错设计: 在代码中加入了
fillna处理。这意味着即使上游数据质量偶尔波动，我们的作业也不会因为空指针异常而崩溃。
步骤 3：高级监控与智能告警
在现代开发中，我们不仅要运行 Job，还要全面观测它。
- 启用 Spark UI: 在 Glue 3.0+ 版本中，你可以无缝访问 Spark UI 来分析详细的执行计划、DAG 和各 Stage 的耗时。这对于排查数据倾斜非常有帮助。
- AWS Glue Job Observability: 这是最近推出的功能。通过 Metrics 和 Logs，你可以自动捕获每个节点的输入/输出记录数。这比以前只能看 CloudWatch 原始日志要直观得多。
- CloudWatch Logs Insights: 我们可以使用以下查询语句来快速分析最近的错误：
fields @timestamp, @message
filter @type = "AWS::Glue::JobRun"
| filter @message like /Exception/ or @message like /ERROR/
| sort @timestamp desc
| limit 20
进阶技巧：处理复杂数据与边缘情况
在真实的生产环境中，数据往往是混乱的。我们不仅会遇到格式损坏的记录，还会遇到“数据倾斜”和“小文件问题”。
1. 智能处理“小文件”
在现代数据湖中，由于物联网设备或高频日志采集，S3 上往往积压了数百万个微小文件。如果直接读取，Spark 会产生大量的空任务，导致性能极度低下。
解决方案：我们可以利用 AWS Glue 的 Job Bookmark 结合 INLINECODEf101681f 或 INLINECODE355fdf8a，但更现代的方法是使用 Auto Compaction。
# 在写入时启用自动压缩
# 这会让 Glue 在后台自动将小文件合并成较大的文件，优化查询性能
datasink = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
frame = dynamic_frame,
connection_type = "s3",
connection_options = {
"path": "s3://my-bucket/optimized-data/",
"compression": "snappy",
"compressionType": "snappy"
},
format = "glueparquet",
# 启用此功能以自动处理小文件
transformation_ctx = "datasink"
)
2. 处理复杂的嵌套 JSON
API 返回的数据通常是嵌套的 JSON。在 2026 年，我们不再需要手动编写复杂的 UDF 来解析，而是利用 Spark 3.0+ 强大的 JSON 函数。
from pyspark.sql.functions import from_json, col, explode
schema_string = "struct<user_id:string, purchase_items:array<struct>, event_time:string"
# 假设我们读取了一个包含 JSON 字符串的列 ‘raw_payload‘
df_expanded = df.withColumn("parsed_data", from_json(col("raw_payload"), schema_string)) \
.select("parsed_data.user_id", "parsed_data.event_time")
# 如果需要展开数组
df_final = df_expanded.withColumn("items", explode(col("parsed_data.purchase_items"))) \
.select("user_id", "items.item_id", "items.price")
# 这样可以将嵌套的数组“炸裂”成多行，非常适合分析
AWS Glue ETL 的最佳实践 (2026版)
为了让我们构建的 ETL 流程既稳定又省钱，这里有一些我们在实战中总结的经验：
1. 拥抱“紫队”部署
不要把代码写在本地然后上传。使用 AWS Glue Studio 作为我们的“可视化 + 代码”集成环境。利用 Git 集成，将我们的 .py 脚本直接通过 CodePipeline 部署。每一次代码变更都应该经过自动化测试（甚至可以使用 PyTest 来测试我们的 Spark SQL 逻辑）。
2. 成本优化的新策略：灵活执行
以前我们为了省钱，可能会在非高峰期缩减 Worker。现在，强烈建议开启“Flexible Execution”。这是一个自适应策略：
- 作业开始时，Glue 会尝试根据输入数据量自动计算需要的 DPU。
- 当 Spark 完成 Shuffle 等密集操作后，如果不需要那么多 Executor，Glue 会自动归还它们。
根据我们的实战经验，这对于批处理作业可以节省 30%-50% 的成本。
3. 数据治理左移
不要在 Job 运行失败后再去修复权限。
使用 AWS Lake Formation 来精细控制 Glue Job 的权限。在开发阶段，我们就应该模拟最小权限的 Role，确保 Glue Job 只能读写它需要的特定表或列。这在处理金融或医疗数据时尤为重要。
4. 避免使用“Python Shell”处理大数据
Python Shell 适合轻量级任务（如发送通知、简单的 RDS 查询）。但在处理 S3 上的文件时，请务必使用 Spark。即使是 2026 年，Python Shell 的内存限制依然存在。不要尝试在 Shell 中加载大 Pandas DataFrame，OOM（内存溢出）是迟早的事。
替代方案与未来展望
在 2026 年，AWS Glue 并不是唯一的选择。我们需要根据场景明智地选择工具：
- AWS Glue vs. EMR Serverless: 如果我们需要运行复杂的非 Spark 应用（如 Presto、Trino），或者需要极低延迟的启动，EMR Serverless 可能是一个有力的竞争者。但如果只是纯粹的 ETL 转换，Glue 的 Data Catalog 集成度依然最高。
- AWS Glue vs. Custom Fargate: 对于非常简单的 ETL 任务（例如使用 Python 的 requests 库抓取 API），自己构建一个运行在 ECS/Fargate 上的 Docker 容器可能比 Glue 更便宜。因为 Glue Spark 启动本身就需要几秒到几十秒的开销。
- Agentic AI 工作流: 我们预见未来，像 Anthropic Claude 或 OpenAI 的 Agent 将可以直接调用 Glue API 来编排数据流。你可能只需要说“把上个月的销售数据准备好”，Agent 就会自动编写 Glue 脚本、创建作业并触发运行。
总结
在这篇文章中，我们不仅介绍了 AWS Glue ETL 的基本概念，还深入到了 IAM 配置、Apache Iceberg 集成、AI 辅助编码以及性能优化的实战细节。我们可以看到，AWS Glue 通过其无服务器架构和日益智能化的特性，依然是我们构建现代数据管道的首选工具。
给你的建议：
- 学习 Iceberg: 不要只盯着 Parquet，学习如何操作事务性数据湖表。
- 拥抱 AI 工具: 如果你还在手动写 SQL 映射，试试 Amazon Q Developer，它会颠覆你的效率。
- 关注指标: 建立完善的监控体系，数据管道的稳定性直接影响业务决策。
现在，准备好用 2026 年的最新视角去重构你的数据管道了吗？让我们开始动手吧！