接下來我們來介紹 ETL Job
在開始之前我們需要先準備資料源

1. 這次我們一樣使用 Kaggle 的資料，將資料放入 S3，階層如下圖

it.sample.s3
   ㇄SampleData
        ㇄order
        ⎢  ㇄orders.csv
        ㇄order_products_prior
        ⎢  ㇄order_products__prior.csv
        ㇄order_products_train
        ⎢  ㇄order_products__train.csv
        ㇄products
        ⎢  ㇄products.csv
        ㇄sample_submission
        ⎢  ㇄sample_submission.csv
        ㇄departments
        ⎢  ㇄departments.csv
        ㇄aisles
           ㇄aisles.csv

2. S3 上的資料準備完成後，再到 Glue 的 Crawlers 在創建一次我們在 Day 7 所創建的 Crawler (SimpleDataCrawler)，將S3 的路徑由 s3://it.sample.s3/SampleData/order 改為 s3://it.sample.s3/SampleData，完成後執行此 Crawler

3. 執行完成後可以看到 table 中多出了 7 張新的 Table，但會發現其中一張 Table(products) 沒有爬取成功，因為在 589 行的地方出現了 "10"" Bamboo Skewers" 這樣的資料，所以導致 Crawler 無法正常判斷，使用編輯器將 "" 去除，再重新執行一次 Crawler 就可以正常爬取資料，如果發現欄位有異常，可以先刪除 Table 在執行 Crawler

在遇到比較大的資料無法使用編輯器進行處理時，則可以使用 Linux CMD 進行字元替換
sed -i 's/\/""//g' products.csv
s/：代表執行替換功能
\/""：代表要替換的字元 /""
//：代表替換後的字元

而找出錯誤的方式可以使用二分法或是減少資料筆數先讓 Crawler 可以正常運作，這次 troubleshooting 的方式就是先將資料筆數固定在前1000 筆資料，再透過二分法找出有問題的資料欄位