Glue ETL JOB是AWS 推出的无服务的数据发现，清洗，移动的工具，在上面可以很轻松的建立spark环境，实现大数据的清洗，分析和机器学习的工具，在AWS 数据湖的的建构图中，glue job 起着至关重要的角色，用它可以很轻松的在各种数据格式中处理数据
Glue Job 支持多种编辑器来创建job,对于只需要简单ETL工作的新手来说非常友好
- Visual with a source and target 提供一个带有默认步骤的页面，包括数据源，ETL，你可以删除node后再重新创建
2.Visual with a blank canvas 一个空白的操作画布，和上面带默认节点的一样窗口
3.Spark script editor提供一个可以写pyspark 的编辑器页面
4.Python Shell script editor 提供一个可以写python 的编辑器页面
5.Jupyter NotebookJupyter风格的编辑器页面
我用的比较多的是Visual with a source and target 和Spark script editor 两种job,当只需要简单的转换数据时候，可以通过简单的拖拽来完成任务， 如果是复杂的，使用pysaprk可以很简单很快的处理大量数据的清洗工作
