# DynamicFrameWriter 클래스
<a name="aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer"></a>



##  메서드
<a name="aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-_methods"></a>
+ [\$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
<a name="aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-__init__"></a>

**`__init__(glue_context)`**
+ `glue_context` – 사용할 [GlueContext 클래스](aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-glue-context.md)입니다.

## from\$1options
<a name="aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-from_options"></a>

**`from_options(frame, connection_type, connection_options={}, format=None, format_options={}, transformation_ctx="")`**

지정한 연결 및 포맷을 사용하여 `DynamicFrame`를 작성합니다.
+ `frame` - 작성할 `DynamicFrame`입니다.
+ `connection_type` - 연결 유형입니다. 유효한 값에는 `s3`, `mysql`, `postgresql`, `redshift`, `sqlserver` 및 `oracle`가 있습니다.
+ `connection_options` - 경로 및 데이터베이스 테이블과 같은 연결 옵션입니다(선택 사항). `s3`의 `connection_type`의 경우, Amazon S3 경로가 정의됩니다.

  ```
  connection_options = {"path": "s3://aws-glue-target/temp"}
  ```

  JDBC 연결의 경우, 몇 까지 속성이 정의되어야 합니다. 단, 데이터베이스 이름이 URL의 일부여야 합니다. 연결 옵션에 선택적으로 포함될 수 있습니다.
**주의**  
스크립트에 암호를 저장하는 것은 권장되지 않습니다. AWS Secrets Manager 또는 AWS Glue 데이터 카탈로그에서 데이터를 검색할 때 `boto3` 사용을 고려합니다.

  ```
  connection_options = {"url": "jdbc-url/database", "user": "username", "password": passwordVariable,"dbtable": "table-name", "redshiftTmpDir": "s3-tempdir-path"} 
  ```

  `dbtable` 속성은 JDBC 테이블의 이름입니다. 데이터베이스 내의 스키마를 지원하는 JDBC 데이터 스토어의 경우 `schema.table-name`에 대해 지정합니다. 스키마가 제공되지 않으면 기본 "퍼블릭" 스키마가 사용됩니다.

  자세한 내용은 [AWS Glue for Spark에서 ETL에 대한 연결 유형 및 옵션](aws-glue-programming-etl-connect.md) 섹션을 참조하세요.
+ `format` - 포맷 사양입니다(선택 사항). 여러 포맷을 지원하는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 또는 AWS Glue 연결에 사용됩니다. 지원되는 포맷은 [AWS Glue for Spark에서 입력 및 출력의 데이터 형식 옵션](aws-glue-programming-etl-format.md)를 참조하십시오.
+ `format_options` - 지정된 포맷에 대한 포맷 옵션입니다. 지원되는 포맷은 [AWS Glue for Spark에서 입력 및 출력의 데이터 형식 옵션](aws-glue-programming-etl-format.md)를 참조하십시오.
+ `transformation_ctx` - 사용할 변환 내용입니다(선택 사항).

## from\$1catalog
<a name="aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-from_catalog"></a>

**`from_catalog(frame, name_space, table_name, redshift_tmp_dir="", transformation_ctx="")`**

지정한 카탈로그 데이터베이스 및 테이블 이름을 사용하여 `DynamicFrame`를 작성합니다.
+ `frame` - 작성할 `DynamicFrame`입니다.
+ `name_space` - 사용할 데이터베이스입니다.
+ `table_name` – 사용할 `table_name`입니다.
+ `redshift_tmp_dir` – 사용할 Amazon Redshift 임시 디렉터리입니다(선택 사항).
+ `transformation_ctx` - 사용할 변환 내용입니다(선택 사항).
+ `additional_options` - AWS Glue에 제공되는 추가 옵션입니다.

  Lake Formation 관리형 테이블에 쓰려면 다음과 같은 추가 옵션을 사용할 수 있습니다.
  + `transactionId` - (문자열) 관리형 테이블에 쓰기를 수행할 트랜잭션 ID입니다. 이 트랜잭션은 이미 커밋되거나 중단되었을 수 없습니다. 그렇지 않으면 쓰기에 실패합니다.
  + `callDeleteObjectsOnCancel ` - (부울, 선택 사항) `true`(기본값)로 설정된 경우 AWS Glue는 객체가 Amazon S3에 기록된 후 `DeleteObjectsOnCancel` API를 자동으로 호출합니다. 자세한 내용은 *AWS Lake Formation 개발자 가이드*의 [DeleteObjectsOnCancel](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/aws-lake-formation-api-transactions-api.html#aws-lake-formation-api-transactions-api-DeleteObjectsOnCancel)을 참조하세요.  
**Example 예: Lake Formation의 관리형 테이블에 쓰기**  

  ```
  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
<a name="aws-glue-api-crawler-pyspark-extensions-dynamic-frame-writer-from_jdbc_conf"></a>

**`from_jdbc_conf(frame, catalog_connection, connection_options={}, redshift_tmp_dir = "", transformation_ctx="")`**

지정한 JDBC 연결 정보를 사용하여 `DynamicFrame`를 작성합니다.
+ `frame` - 작성할 `DynamicFrame`입니다.
+ `catalog_connection` - 사용할 카탈로그 연결입니다.
+ `connection_options` - 경로 및 데이터베이스 테이블과 같은 연결 옵션입니다(선택 사항).
+ `redshift_tmp_dir` – 사용할 Amazon Redshift 임시 디렉터리입니다(선택 사항).
+ `transformation_ctx` - 사용할 변환 내용입니다(선택 사항).

## write\$1dynamic\$1frame의 예
<a name="pyspark-WriteDynamicFrame-examples"></a>

이 예에서는 `connection_options`의 POSIX 경로 인수와 함께 S3의 `connection_type`을 사용하여 로컬 스토리지에 쓰기를 허용하는 출력을 로컬로 씁니다.

```
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(\
frame = dyf_splitFields,\
connection_options = {'path': '/home/glue/GlueLocalOutput/'},\
connection_type = 's3',\
format = 'json')
```