# Trabalhar com conexões MongoDB em trabalhos de ETL
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Você pode criar uma conexão para MongoDB e, em seguida, usar essa conexão em seu trabalho do AWS Glue. Para obter mais informações, consulte [Conexões do MongoDB](aws-glue-programming-etl-connect-mongodb-home.md) no guia de programação do AWS Glue. O `url`, `username` e `password` da conexão são armazenados na conexão do MongoDB. Outras opções podem ser especificadas em seu script de trabalho de ETL usando o parâmetro `additionalOptions` do `glueContext.getCatalogSource`. As outras opções podem incluir:
+ `database`: (obrigatório) o banco de dados MongoDB do qual fazer a leitura.
+ `collection`: (obrigatório) a coleção do MongoDB da qual fazer a leitura.

Ao colocar as informações de `database` e `collection` dentro do script de trabalho de ETL, você pode usar a mesma conexão em vários trabalhos.

1. Criar uma conexão do AWS Glue Data Catalog para a fonte de dados do MongoDB. Consulte ["connectionType": "mongodb"](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-connect.html#aws-glue-programming-etl-connect-mongodb) para uma descrição dos parâmetros de conexão. É possível criar a conexão ao utilizar o console, as APIs ou a CLI.

1. Crie um banco de dados no AWS Glue Data Catalog para armazenar as definições de tabela para seus dados do MongoDB. Consulte [Criar bancos de dados](define-database.md) para obter mais informações.

1. Crie um crawler que rastreie os dados no MongoDB usando as informações na conexão para se conectar ao MongoDB. O crawler cria as tabelas no AWS Glue Data Catalog que descrevem as tabelas no banco de dados MongoDB que você usa em seu trabalho. Consulte [Usar crawlers para preencher o catálogo de dados](add-crawler.md) para obter mais informações.

1. Crie um trabalho com um script personalizado. É possível criar o trabalho usando o console, as APIs ou a CLI. Para obter mais informações, consulte [Adicionar trabalhos no AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job.html).

1. Escolha os destinos de dados para o seu trabalho. As tabelas que representam o destino dos dados podem ser definidas no Data Catalog, ou seu trabalho pode criar as tabelas de destino quando for executado. Você escolhe um local de destino ao criar o trabalho. Se o destino exigir uma conexão, ela também será referenciada no seu trabalho. Se o trabalho precisar de vários destinos de dados, você poderá adicioná-los posteriormente editando o script.

1. Personalize o ambiente de processamento de trabalhos informando os argumentos para seu trabalho e o script gerado. 

   A seguir, encontra-se um exemplo de como criar um `DynamicFrame` do banco de dados MongoDB com base na estrutura da tabela definida no Data Catalog. O código usa `additionalOptions` para fornecer as informações adicionais sobre a origem dos dados:

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#### [  Scala  ]

   ```
   val resultFrame: DynamicFrame = glueContext.getCatalogSource(
           database = catalogDB, 
           tableName = catalogTable, 
           additionalOptions = JsonOptions(Map("database" -> DATABASE_NAME, 
                   "collection" -> COLLECTION_NAME))
         ).getDynamicFrame()
   ```

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#### [  Python  ]

   ```
   glue_context.create_dynamic_frame_from_catalog(
           database = catalogDB,
           table_name = catalogTable,
           additional_options = {"database":"database_name", 
               "collection":"collection_name"})
   ```

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1. Execute o trabalho, sob demanda ou por meio de um acionador.