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# Lecture des fichiers en entrée dans des groupes de plus grande taille
<a name="grouping-input-files"></a>

Vous pouvez définir les propriétés de vos tables pour activer une tâche ETL AWS Glue regroupant les fichiers lorsqu'ils sont lus à partir d'un magasin de données Amazon S3. Ces propriétés permettent à chaque tâche ETL de lire un groupe de fichiers d'entrée en une seule partition en mémoire, ce qui est particulièrement utile lorsqu'il y a un grand nombre de petits fichiers dans votre magasin de données Amazon S3. Lorsque vous définissez certaines propriétés, vous demandez à AWS Glue de regrouper les fichiers au sein d'une partition de données Amazon S3 et de définir la taille des groupes à lire. Vous pouvez également définir ces options lors de la lecture à partir d'un magasin de données Amazon S3 avec la méthode `create_dynamic_frame.from_options`. 

Pour activer le regroupement de fichiers pour une table, vous définissez les paires clé-valeur dans le champ des paramètres de la structure de votre table. Utilisez la notation JSON pour définir une valeur pour le champ des paramètres de votre table. Pour plus d'informations sur la modification des propriétés d'une table, consultez [Affichage et gestion des détails d’une table](tables-described.md#console-tables-details). 

Vous pouvez utiliser cette méthode pour activer le regroupement des tables dans Data Calalog avec les magasins de données Amazon S3. 

**groupFiles**  
Définissez **groupFiles** sur `inPartition` afin d'activer le regroupement de fichiers au sein d'une partition de données Amazon S3. AWS Glue active automatiquement le regroupement s'il y a plus de 50 000 fichiers d'entrée, comme dans l'exemple suivant.  

```
  'groupFiles': 'inPartition'
```

**groupSize**  
Définissez **groupSize** sur la taille cible des groupes en octets. La propriété **groupSize** est facultative. Si aucune valeur n'est définie, AWS Glue calcule une taille pour utiliser tous les cœurs d'UC dans le cluster tout en réduisant le nombre total de tâches ETL et les partitions en mémoire.   
Par exemple, ce qui suit définit une taille de groupe de 1 Mo.  

```
  'groupSize': '1048576'
```
Notez que le `groupsize` doit être défini avec le résultat d'un calcul. Par exemple, 1024 \$1 1024 = 1048576.

**recurse**  
Définissez **recurse (récursif)** à `True` pour lire les fichiers de manière récursive dans tous les sous-répertoires lorsque vous spécifiez `paths` en tant que liste de chemins. Vous n'avez pas besoin de définir **recurse** si `paths` est un tableau de clés d'objet dans Amazon S3, ou si le format d'entrée est parquet/orc, comme dans l'exemple suivant.  

```
  'recurse':True
```

Si vous lisez à partir d'Amazon S3 directement à l'aide de la méthode `create_dynamic_frame.from_options`, ajoutez ces options de connexion. Par exemple, ce qui suit tente de placer les fichiers par groupes de 1 Mo.

```
df = glueContext.create_dynamic_frame.from_options("s3", {'paths': ["s3://s3path/"], 'recurse':True, 'groupFiles': 'inPartition', 'groupSize': '1048576'}, format="json")
```

**Note**  
`groupFiles`est pris en charge pour les formats de données DynamicFrames créés à partir des formats de données suivants : csv, ion, GrokLog, json et xml. Cette option n'est pas prise en charge pour avro, parquet et orc.