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# DynamicFrameWriter Klasse
## Methoden
+ [\$1\$1init\$1\$1](#aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-__init__)
+ [from\$1options](#aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-from_options)
+ [from\$1catalog](#aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-from_catalog)
+ [from\$1jdbc\$1conf](#aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-from_jdbc_conf)
## \$1\$1init\$1\$1
**`__init__(glue_context)`**
+ `glue_context` – Der zu verwendende [GlueContext Klasse](aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-glue-context.md).
## from\$1options
**`from_options(frame, connection_type, connection_options={}, format=None, format_options={}, transformation_ctx="")`**
Schreibt einen `DynamicFrame` mit der angegebenen Verbindung und dem angegebenen Format.
+ `frame` – Der zu schreibende `DynamicFrame`.
+ `connection_type` – Der Verbindungstyp. Gültige Werte sind `s3`, `mysql`, `postgresql`, `redshift`, `sqlserver` und `oracle`.
+ `connection_options` – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfad und Datenbanktabelle (optional). Für den `connection_type` `s3` ist ein Amazon-S3-Pfad definiert.
```
connection_options = {"path": "s3://aws-glue-target/temp"}
```
Für JDBC-Verbindungen müssen mehrere Eigenschaften definiert werden. Beachten Sie, dass der Datenbankname Teil der URL sein muss. Er kann optional in die Verbindungsoptionen eingeschlossen werden.
**Warnung**
Das Speichern von Passwörtern in Ihrem Skript wird nicht empfohlen. Erwägen Sie, sie `boto3` zu verwenden, um sie aus AWS Secrets Manager dem AWS Glue-Datenkatalog abzurufen.
```
connection_options = {"url": "jdbc-url/database", "user": "username", "password": passwordVariable,"dbtable": "table-name", "redshiftTmpDir": "s3-tempdir-path"}
```
Die `dbtable`-Eigenschaft ist der Name der JDBC-Tabelle. Bei JDBC-Datenspeichern, die von Schemata innerhalb einer Datenbank unterstützen, geben Sie `schema.table-name` an. Wenn kein Schema angegeben ist, wird der Standardwert "öffentliches" Schema verwendet.
Weitere Informationen finden Sie unter [Verbindungstypen und Optionen für ETL in AWS Glue für Spark](aws-glue-programming-etl-connect.md).
+ `format` – Eine Formatspezifikation (optional). Diese wird für einen Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) oder eine AWS Glue-Verbindung, die mehrere Formate unterstützt, verwendet. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter [Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark](aws-glue-programming-etl-format.md).
+ `format_options` – Formatoptionen für das angegebene Format. Informationen zu den unterstützten Formaten finden Sie unter [Mögliche Formate für Eingaben und Ausgaben in AWS Glue für Spark](aws-glue-programming-etl-format.md).
+ `transformation_ctx` – Ein zu verwendender Transformationskontext (optional).
## from\$1catalog
**`from_catalog(frame, name_space, table_name, redshift_tmp_dir="", transformation_ctx="")`**
Schreibt einen `DynamicFrame` mit der angegebenen Katalogdatenbank und dem angegebenen Tabellennamen.
+ `frame` – Der zu schreibende `DynamicFrame`.
+ `name_space` – Die zu verwendende Datenbank.
+ `table_name` – Der zu verwendende `table_name`.
+ `redshift_tmp_dir` – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).
+ `transformation_ctx` – Ein zu verwendender Transformationskontext (optional).
+ `additional_options` – Zusätzliche Optionen für AWS Glue.
Sie können beim Schreiben der von Lake Formation verwalteten Tabellen diese zusätzlichen Optionen verwenden:
+ `transactionId` – (String) Die Transaktions-ID, bei der das Schreiben in die Tabelle „Governed“ durchgeführt werden soll. Diese Transaktion kann nicht bereits festgeschrieben oder abgebrochen werden, sonst schlägt der Schreiben fehl.
+ `callDeleteObjectsOnCancel ` – (Boolescher Wert, optional) Bei Festlegung auf `true` (Standard), ruft AWS Glue automatisch die `DeleteObjectsOnCancel`-API auf, nachdem das Objekt in Amazon S3 geschrieben wurde. Weitere Informationen finden Sie unter [DeleteObjectsOnCancel](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/aws-lake-formation-api-transactions-api.html#aws-lake-formation-api-transactions-api-DeleteObjectsOnCancel) im *AWS Lake Formation -Entwicklerhandbuch*.
**Example Beispiel: Schreiben in eine verwaltete Tabelle in Lake Formation**
```
txId = glueContext.start_transaction(read_only=False)
glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(
frame=dyf,
database = db,
table_name = tbl,
transformation_ctx = "datasource0",
additional_options={"transactionId":txId})
...
glueContext.commit_transaction(txId)
```
## from\$1jdbc\$1conf
**`from_jdbc_conf(frame, catalog_connection, connection_options={}, redshift_tmp_dir = "", transformation_ctx="")`**
Schreibt einen `DynamicFrame` mit den angegebenen JDBC-Verbindungsinformationen.
+ `frame` – Der zu schreibende `DynamicFrame`.
+ `catalog_connection` – Eine zu verwendende Katalogverbindung.
+ `connection_options` – Verbindungsoptionen, beispielsweise Pfad und Datenbanktabelle (optional).
+ `redshift_tmp_dir` – Ein zu verwendendes temporäres Amazon-Redshift-Verzeichnis (optional).
+ `transformation_ctx` – Ein zu verwendender Transformationskontext (optional).
## Beispiel für write\$1dynamic\$1frame
In diesem Beispiel wird die Ausgabe lokal mit einem `connection_type` von S3 mit einem POSIX-Pfadargument in `connection_options` geschrieben. Das ermöglicht das Schreiben in den lokalen Speicher.
```
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(\
frame = dyf_splitFields,\
connection_options = {'path': '/home/glue/GlueLocalOutput/'},\
connection_type = 's3',\
format = 'json')
```