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# 在 AWS Glue Studio 中啟動視覺化的 ETL 任務
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您可以使用 AWS Glue Studio 中簡單的視覺介面來建立您的 ETL 任務。您使用 **Jobs (任務)** 頁面以建立新任務。您也可以使用指令碼編輯器或筆記本直接使用 AWS Glue Studio ETL 任務指令碼。

在 **Jobs** (任務) 頁面上，您可以查看您使用 AWS Glue Studio 或 AWS Glue 建立的所有任務。您可以在此頁面上檢視、管理和執行您的任務。

 另請參閱[部落格教學課程](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/making-etl-easier-with-aws-glue-studio/)，了解關於如何使用 AWS Glue Studio 建立 ETL 任務的另一個範例。

## 在 AWS Glue Studio 中啟動任務
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 AWS Glue 可讓您透過視覺化介面、互動式程式碼筆記本或指令碼編輯器來建立任務。您可以按一下任何選項來啟動任務，或根據範例任務建立新任務。

 範例任務會使用您選擇的工具建立任務。例如，範例任務可讓您建立視覺化 ETL 任務以將 CSV 檔案聯結至型錄資料表，或是在使用 pandas 時，於互動式程式碼筆記本中使用 AWS Glue for Ray 或 AWS Glue for Spark 建立任務，或使用 SparkSQL 在互動式程式碼筆記本中建立任務。

### 在 AWS Glue Studio 中從頭開始建立任務
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1. 登入 AWS 管理主控台 並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/gluestudio/](https://console.aws.amazon.com/gluestudio/) 開啟 AWS Glue Studio主控台。

1.  從導覽窗格中選擇 **ETL 任務**。

1.  在**建立任務**區段中，選取任務的組態選項。  
![螢幕擷取畫面顯示 AWS Glue Studio 的任務頁面。在「建立任務」區段中，會顯示建立任務選項。在「範例任務」區段中，選擇一個選項，然後選擇「建立範例任務」以啟動範例任務。](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/glue/latest/dg/images/sample-jobs.png)

    用於從頭開始建立任務的選項：
   +  **視覺化 ETL**：在專注於資料流程的視覺化介面中進行撰寫 
   +  **使用互動式程式碼筆記本進行撰寫**：在以 Jupyter 筆記本為基礎的筆記本介面中以互動方式撰寫任務 

      選取此選項時，您必須在建立筆記本撰寫工作階段之前提供其他資訊。如需如何指定此資訊的詳細資訊，請參閱 [AWS Glue Studio 中的筆記本入門](notebook-getting-started.md)。
   + **使用指令碼編輯器撰寫程式碼**：對於熟悉 ETL 指令碼程式設計和撰寫的人，選擇此選項來建立新的 Spark ETL 任務。選擇引擎 (Python shell、Ray、Spark (Python) 或 Spark (Scala))。然後，選擇**重新開始**或**上傳指令碼**，從本機檔案上傳現有的指令碼。如果您選擇使用指令碼編輯器，則無法使用視覺化任務編輯器設計或編輯任務。

     Spark 任務在由 AWS Glue 管理的 Apache Spark 環境中執行。預設情況下，新指令碼以 Python 編碼。若要編寫新的 Scala 指令碼，請參閱[在 AWS Glue Studio 中建立和編輯 Scala 指令碼](edit-nodes-script.md#edit-job-scala-script)。

### 在 AWS Glue Studio 中從範例任務建立任務
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 您可以選擇從範例任務建立任務。在**範例任務**區段中，選擇範例任務，然後選擇**建立範例任務**。從其中一個選項建立範例任務會提供您可以使用的快速範本。

1. 登入 AWS 管理主控台 並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/gluestudio/](https://console.aws.amazon.com/gluestudio/) 開啟 AWS Glue Studio主控台。

1.  從導覽窗格中選擇 **ETL 任務**。

1.  選取用於從範例任務建立任務的選項：
   +  **聯結多個來源的視覺化 ETL 任務**：讀取三個 CSV 檔案、合併資料、變更資料類型，然後將資料寫入 Amazon S3 並對其進行編目以供日後查詢。
   +  **使用 Pandas 的 Spark 筆記本**：使用與 Spark 相結合的流行 Pandas 架構，探索和視覺化資料。
   +  **使用 SQL 的 Spark 筆記本**：透過 SQL 快速開始使用 Apache Spark。透過 AWS Glue Data Catalog 存取資料，並使用熟悉的命令轉換資料。

1. 選擇**建立範例任務**。