Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

# AWS Glue DataBrew
<a name="databrew"></a>

AWS Glue DataBrew è un servizio di preparazione visiva dei dati completamente gestito per la pulizia, la normalizzazione e la trasformazione dei dati. Si differenzia da AWS Glue ETL in quanto non è necessario scrivere codice per utilizzarlo. DataBrew offre più di 250 trasformazioni integrate, con un' point-and-clickinterfaccia visiva per la creazione e la gestione dei lavori di trasformazione dei dati.

DataBrew è disponibile in una visualizzazione della console separata da AWS Glue. È integrato nativamente con diversi AWS servizi e supporta molti formati di file diversi. Per ulteriori informazioni, consulta [Integrazioni di prodotti e servizi](https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/databrew-integrations.html).

DataBrew si basa sui seguenti sei concetti fondamentali:
+ **Progetto**: l'intero spazio di lavoro per la preparazione dei dati in DataBrew
+ **Set di dati**: una raccolta di dati strutturati o semistrutturati
+ **Ricetta**: una serie di passaggi di trasformazione dei dati; ogni passaggio può contenere molte azioni
+ **Job**: un set di istruzioni per eseguire una ricetta o un processo di profilazione dati 
+ **Data lineage**: il tracciamento dei dati in un'interfaccia visiva per identificarne l'origine
+ **Profilo dei dati**: una visualizzazione riepilogativa della forma dei dati

[AWS Glue DataBrew è integrato con AWS Glue Studio](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-aws-glue-databrew-recipes-in-your-aws-glue-studio-visual-etl-jobs/), in modo da poter orchestrare DataBrew le ricette all'interno dei processi e dei flussi di lavoro AWS Glue ETL. DataBrew le ricette possono anche sfruttare AWS Glue funzionalità come i segnalibri dei lavori, i tentativi automatici e il ridimensionamento automatico. Per iniziare DataBrew, usa il tutorial di [AWS Glue DataBrew esempio](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-aws-glue-databrew-recipes-in-your-aws-glue-studio-visual-etl-jobs/) del progetto.