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AWS Glue作为一种无服务器产品，其运行环境是“不可预知”的，也就是“一个黑盒”，所以如何能连接一些自有数据源是Glue必须考虑并给予满足的，为此，Glue给出的解决方案就是Connector和Connection，一个connector就是一个用于协助访问数据源的程序包(容器镜像或Jar包），如果你要使用一个connector，必须先创建一个针对该connector的connection。一个connection包含了连接一个特定数据源的属性。connector和connections联合起来为目标数据源提供访问通路。本文地址：https://laurence.blog.csdn.net/article/details/129139176，转载请注明出处！
1. 关系与区别
下面是一些明确切且重要的结论：
- 先创建Connector，再创建Connection，后者依附于前者，Connector与Connection是一对多的映射关系
- Connector与Connection非常类似于数据库客户端工具（例如DataGrip）中的Driver和DataSource之间的关系，Connector类似Driver，主要包含JAR包和基础属性（如JDBC类型的Connector需要配置Base的JDBC URL），DataSource类似于DataSource，主要包含身份认证信息和网络配置
- 能在Glue控制台上编辑的主要是Custom Connector & Connection，以及Marketplace Connector关联的Connection
- Marketplace Connector是只读的，不可配置，对应Connection可由用户创建和编辑
- Marketplace Connector在架构上有更大的“运作空间”，一般以容器形式运行于EKS/ECS上
- Custom Connector只能是一个Jar包，所以它只有Spark、Athena、JDBC三种类型（对应Glue提供的三种集成API)
- Custom Connection可以独立于Connector存在，依赖Jar包可通过Job Dependent Jar配置给Job，故不一定非要依赖Connector
- 再进一步，如果配置了VPC Connection，再通过Job Dependent Jar配置Jar包，则Connection也可以省去（未必所有的Connection都可以，但测试过部分，确实是可行的）
- 尽管上述两点都已证明可行，还是建议始终使用Custom Connector + Custom Connection的标准方式配置数据源连接。跳过Connector直接创建Custom Connection会丢失一个优势：由于在Glue图形化编辑器上，只有Connector是可以直接拖放的Source/Sink组件，所以如果跳过Custom Connector直接创建Custom Connection，在Glue图形化编辑器上就没有这个数据源对应的连接器可以拖放了。
下图对以上要点进行了总结：
来自于marketplace的connector显然拥有“特权”，它们拥有更加复杂的架构，这些connector往往都有自己docker镜像，并使用ECS/EKS部署和运行镜像，独立的镜像给了connector最大化的定制空间。而自定义connector的“运作空间”远远没有marketplace上的connector大，它不能拥有自定义镜像，只能以jar包形式存在，并依附于Glue的运行环境（通过三套API接口集成），所以，自定义的connector只有三种类型，只能以Jar包形式存在：
- Spark DataSource API -> connectionType=custom.spark
- Amazon Athena Data Source API -> connectionType=custom.athena
- Java JDBC API -> connectionType=custom.jdbc
2. Connection的加载时机
此外，我们一直想找出：Glue的Connection与Spark原生数据加载方式（例如:spark.read.format(“jdbc”)）之间到底有什么差异，我们以JDBC类型的Connection做了如下一些测试：
| 测试场景 | 测试结果 |
|---|---|
| Custom JDBC Connection + Glue Context with Connection | 成功 |
| Custom VPC Connection + Job Dependent Jar + Glue Context with Connection | 成功 |
| Custom JDBC Connection + Spark原生数据加载方式 ( spark.read.format(“jdbc”) ) | 失败 |
上述三个测试用例可有力地证明：在Glue中，对于一个数据源的连接配置只能通过Glue专属的GlueContext加载才能生效。关于这一点，我们没有办法从源代码上获得验证，但是一种合理的解释是：我们知道，Glue作为Serverless产品，其工作节点（Worker）的网络环境是不可见的“黑盒”，为了能和目标数据源打通，Glue会根据Connction中的网络配置给它的工作节点创建临时的ENI（虚拟网卡），用于连接到Connection配置的子网中，这些工作节点也因此获得了指定子网内的私有IP地址，从上面的测试结果来看，真正触发Glue去完成这一系列操作的“开关”是在代码中通过GlueContext加载Connection时（根据Spark Lazy Loading的一贯特性，触发的时机可能会更晚，有可能是在初次读取DynamicFrame时），而不是只要在Job属性中关联了一个Connection，在Job启动时就会被自动激活。
3. 重要细节
最后，补充一些测试中的细节：
-
Trino JDBC Driver的URL中user参数不得为空
-
Trino JDBC Driver的URL中user和passoword，只能通过secret manager配置方可生效
-
通过Glue专属的GlueContext加载Connection指的是类似下面的代码：
# author: https://laurence.blog.csdn.net/ Trino_node1676884948138 = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(connection_type="custom.jdbc",connection_options={"tableName": "orders","dbTable": "orders","jobBookmarkKeys": ["orderkey"],"jobBookmarkKeysSortOrder": "asc","connectionName": "my-trino-connection",},transformation_ctx="Trino_node1676884948138", ) -
通过Spark原生数据加载方式读取数据源指的是类似下面的代码：
# author: https://laurence.blog.csdn.net/ spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:trino://localhost:8889/hive/default").option("driver", "io.trino.jdbc.TrinoDriver").option("user", "hadoop").option("dbtable", "orders").load().show() -
Glue的官方文档对于创建ENI有专门的解释：
AWS Glue sets up elastic network interfaces that enable your jobs to connect securely to other resources within your VPC. Each elastic network interface is assigned a private IP address from the IP address range within the subnet you specified.
4. 相关资源
4.1. 内置Connectors
connectionType | Connects To |
|---|---|
| custom.* | Spark, Athena, or JDBC data stores (see Custom and AWS Marketplace connectionType values |
| documentdb | Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) database |
| dynamodb | Amazon DynamoDB database |
| kafka | Kafka or Amazon Managed Streaming for Apache Kafka |
| kinesis | Amazon Kinesis Data Streams |
| marketplace.* | Spark, Athena, or JDBC data stores (see Custom and AWS Marketplace connectionType values) |
| mongodb | MongoDB database |
| mysql | MySQL database (see JDBC connectionType Values) |
| oracle | Oracle database (see JDBC connectionType Values) |
| orc | Files stored in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) in the Apache Hive Optimized Row Columnar (ORC) file format |
| parquet | Files stored in Amazon S3 in the Apache Parquet file format |
| postgresql | PostgreSQL database (see JDBC connectionType Values) |
| redshift | Amazon Redshift database (see JDBC connectionType Values) |
| s3 | Amazon S3 |
| sqlserver | Microsoft SQL Server database (see JDBC connectionType Values) |
4.2. Marketplace Connectors
通过下面的链接可以查找到Marketplace上所有的连接器：
https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=glue+connector
4.3. Custom Connectors
这里有一篇整体介绍，建议先阅读此文:
Developing, testing, and deploying custom connectors for your data stores with AWS Glue
4.3.1. 基于Spark DataSource API的自定义连接器
文档:
https://github.com/aws-samples/aws-glue-samples/tree/master/GlueCustomConnectors/development/Spark/glue-3.0
示例：
MinimalSpark3Connector.scala
4.3.2. 基Java JDBC API的自定义连接器
文档:
https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/ug/connectors-chapter.html#code-jdbc-connector
示例：
https://github.com/aws-samples/aws-glue-samples/blob/master/GlueCustomConnectors/development/Spark/SparkConnectorMySQL.scala
4.3.3. 基Java JDBC API的自定义连接器
文档:
https://github.com/aws-samples/aws-glue-samples/tree/master/GlueCustomConnectors/development/Athena
示例：
https://github.com/aws-samples/aws-glue-samples/tree/master/GlueCustomConnectors/development/Athena
本文地址：https://laurence.blog.csdn.net/article/details/129139176，转载请注明出处！