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# Konten- und regionenübergreifender Zugriff auf DynamoDB-Tabellen
<a name="aws-glue-programming-etl-dynamo-db-cross-account"></a>

AWS Glue-ETL-Aufträge unterstützen sowohl Konten- und regionenübergreifenden Zugriff auf DynamoDB-Tabellen. AWS Glue ETL-Jobs unterstützen sowohl das Lesen von Daten aus der DynamoDB-Tabelle eines anderen AWS Kontos als auch das Schreiben von Daten in die DynamoDB-Tabelle eines anderen AWS Kontos. AWS Glueunterstützt auch das Lesen aus einer DynamoDB-Tabelle in einer anderen Region und das Schreiben in eine DynamoDB-Tabelle in einer anderen Region. Dieser Abschnitt enthält Anweisungen zum Einrichten des Zugriffs und enthält ein Beispielskript. 

Die Verfahren in diesem Abschnitt verweisen auf ein IAM-Lernprogramm zum Erstellen einer IAM-Rolle und zum Erteilen des Zugriffs auf die Rolle. Das Tutorial bespricht auch die Übernahme einer Rolle, aber hier werden Sie stattdessen ein Auftragsskript verwenden, um die Rolle in AWS Glue anzunehmen. Dieses Tutorial enthält auch Informationen über allgemeine kontoübergreifende Praktiken. *Weitere Informationen finden Sie unter [Tutorial: AWS Kontoübergreifendes Delegieren des Zugriffs mithilfe von IAM-Rollen im IAM-Benutzerhandbuch](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/tutorial_cross-account-with-roles.html).*

## Erstellen einer Rolle
<a name="aws-glue-programming-etl-dynamo-db-create-role"></a>

Folgen Sie [Schritt 1 des Tutorials](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/tutorial_cross-account-with-roles.html#tutorial_cross-account-with-roles-1), um eine IAM-Rolle in Konto A zu erstellen. Wenn Sie die Berechtigungen der Rolle definieren, können Sie festlegen, ob Sie bestehende Richtlinien anhängen möchten, z. B. DynamoDB`AmazonDynamoDBReadOnlyAccess`, oder ob die Rolle read/write DynamoDB `AmazonDynamoDBFullAccess` zugewiesen werden soll. Im folgenden Beispiel sehen Sie das Erstellen einer Rolle namens`DynamoDBCrossAccessRole`, mit der Berechtigungsrichtlinie `AmazonDynamoDBFullAccess`.

## Erteilen der Zugriffsberechtigung auf die Rolle
<a name="aws-glue-programming-etl-dynamo-db-grant-access"></a>

Befolgen Sie [Schritt 2 im Tutorial](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/tutorial_cross-account-with-roles.html#tutorial_cross-account-with-roles-2) im *IAM-Benutzerhandbuch*, damit Konto B zur neu erstellten Rolle wechseln kann. Im folgenden Beispiel wird eine neue Richtlinie mit der folgenden Anweisung erstellt:

------
#### [ JSON ]

****  

```
{
  "Version":"2012-10-17",		 	 	 
  "Statement": {
    "Effect": "Allow",
    "Action": "sts:AssumeRole",
    "Resource": "arn:aws:iam::111122223333:role/DynamoDBCrossAccessRole"
  }
}
```

------

Anschließend können Sie diese Richtlinie an die Richtlinie anhängen, die group/role/user Sie für den Zugriff auf DynamoDB verwenden möchten.

## Übernehmen Sie die Rolle im AWS Glue-Auftragsskript
<a name="aws-glue-programming-etl-dynamo-db-assume-role"></a>

Jetzt können Sie sich bei Konto B anmelden und einen AWS Glue-Auftrag erstellen. Informationen zum Erstellen eines Auftrags finden Sie in den Anweisungen unter [Konfiguration der Auftragseigenschaften für Spark-Jobs in AWS Glue](add-job.md). 

Im Job-Skript müssen Sie die `dynamodb.sts.roleArn`-Parameter verwenden, um die `DynamoDBCrossAccessRole`-Rolle anzunehmen. Wenn Sie diese Rolle annehmen, können Sie die temporären Anmeldeinformationen für den Zugriff auf DynamoDB in Konto B erhalten. Sehen Sie sich die Beispielskripts an.

Für kontenübergreifendes Lesen in verschiedenen Regionen (ETL Connector):

```
import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.utils import getResolvedOptions

args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"])
glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
job = Job(glue_context)
job.init(args["JOB_NAME"], args)

dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options(
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
    "dynamodb.region": "us-east-1",
    "dynamodb.input.tableName": "test_source",
    "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>"
    }
)
dyf.show()
job.commit()
```

Für kontenübergreifendes Lesen in verschiedenen Regionen (ELT Connector):

```
import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.utils import getResolvedOptions

args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"])
glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
job = Job(glue_context)
job.init(args["JOB_NAME"], args)

dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options(
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
        "dynamodb.export": "ddb",
        "dynamodb.tableArn": "<test_source ARN>",
        "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>"
    }
)
dyf.show()
job.commit()
```

Für kontenübergreifendes Lesen und Schreiben in verschiedenen Regionen:

```
import sys
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.utils import getResolvedOptions
 
args = getResolvedOptions(sys.argv, ["JOB_NAME"])
glue_context= GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
job = Job(glue_context)
job.init(args["JOB_NAME"], args)
 
dyf = glue_context.create_dynamic_frame_from_options(
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
        "dynamodb.region": "us-east-1",
        "dynamodb.input.tableName": "test_source"
    }
)
dyf.show()
 
glue_context.write_dynamic_frame_from_options(
    frame=dyf,
    connection_type="dynamodb",
    connection_options={
        "dynamodb.region": "us-west-2",
        "dynamodb.output.tableName": "test_sink",
        "dynamodb.sts.roleArn": "<DynamoDBCrossAccessRole's ARN>"
    }
)
 
job.commit()
```