As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # AWS Glue DataBrew O AWS Glue DataBrew é um serviço de preparação visual de dados totalmente gerenciado para limpeza, normalização e transformação de dados. Ele difere do ETL do AWS Glue porque você não precisa escrever código para trabalhar com ele. O DataBrew fornece mais de 250 transformações integradas, com uma interface visual de apontar e clicar para criar e gerenciar trabalhos de transformação de dados. O DataBrew está disponível em uma visualização de console separada do AWS Glue. Ele é nativamente integrado a vários serviços da AWS e oferece suporte a vários formatos de arquivo diferentes. Para obter mais informações, consulte [Integrações de produtos e serviços](https://docs.aws.amazon.com/databrew/latest/dg/databrew-integrations.html). O DataBrew é baseado nos seguintes seis conceitos principais: + **Projeto**: todo o espaço de trabalho de preparação de dados no DataBrew + **Conjunto de dados**: uma coleção de dados estruturados ou semiestruturados + **Fórmula**: um conjunto de etapas de transformação de dados; cada etapa pode conter muitas ações + **Trabalho**: um conjunto de instruções para executar uma fórmula ou um trabalho de perfil de dados  + **Linhagem de dados**: o rastreamento de dados em uma interface visual para identificar sua origem + **Perfil de dados**: uma visão resumida da forma dos seus dados [O AWS Glue DataBrew é integrado ao AWS Glue Studio](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-aws-glue-databrew-recipes-in-your-aws-glue-studio-visual-etl-jobs/), permitindo orquestrar fórmulas do DataBrew em trabalhos e fluxos de trabalho de ETL do AWS Glue. As fórmulas do DataBrew também podem aproveitar recursos do AWS Glue, como marcadores de trabalhos, novas tentativas automáticas e escalabilidade automática. Para começar a usar o DataBrew, use o tutorial de [exemplo do projeto do AWS Glue DataBrew](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-aws-glue-databrew-recipes-in-your-aws-glue-studio-visual-etl-jobs/).