之前在Glue 上進行資料存取時都是使用 S3，而今天我們要透過 Glue Job 將 S3 資料儲存到 Redshift

1. 首先我們先準備資料，這次我是使用 Day 17 的運算結果，每個 User 最喜歡的前五名商品清單，我將它放到新的 S3 路徑下，並且將他切成三等份每一份大約 30 萬筆資料，因為這次要模擬每天都有新的資料新增到 s3 並且要同步到 Redshift，所以第一天的資料路徑為 s3://it.sample.s3/toRedshiftFile/20201001/top5-1.csv

2. 創建新的 Crawler(top5-crawler)，詳細創建方法可以參考 Day 7，這裡會列出不同需要調整的步驟， Crawler 第三步驟的 Include path 需要修改為 s3://it.sample.s3/toRedshiftFile

3. 創建新的 ETL Job(it-to-redshift)，詳細流程可以參考 Day 15，這裡也會列出不同且需要調整的步驟
   • 第一步驟的 Adavanced properties 中的 Job bookmark 需要調整為 Enable

4. Data Source 的部分要選擇今天 Crawler 所創建的 Table

5. Data target 要選擇 Day 25 所創建的 Redshift 連接

6. 之後就可以直接創建 Script，在 Script 中我會修改倒數第二行的 Redshift Table Name 為 top5

datasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_jdbc_conf(frame = dropnullfields3, catalog_connection = "IT-Red", connection_options = {"dbtable": "top5", "database": "dev"}, redshift_tmp_dir = args["TempDir"], transformation_ctx = "datasink4")