大約在十幾年前，剛有 Big Data 的概念出現時，好多人都在講啤酒跟尿布，甚至是你各位的直銷好朋友（假面閨蜜）們。 那是一個辛苦的時代，工作站要自己組、系統要自己裝、套件自己維護、版本相依性、衝突等等的。 學完系統的知識後，一年半載就過了；再來才是開始在這些裝備上面寫程式、跑實驗。

現在 2024 了，有賴於強大的 AI 和資訊技術的快速發展，對於那些即使不熟悉程式碼撰寫的人來說，真的是美好的時代。 而 Jeff Bezos (台灣媒體都稱之 貝佐斯) 當然也嗅到錢的味道。 你不懂程式碼不打緊、你不會裝機也沒關係；沒有錢可解決不了的。 現在就給你滿坑滿谷的「Serverless」 和 「Low-code / No-code」 解決方案。

AWS Glue

• 我不是來賣藥的，所以就簡明扼要地說明這傢伙。
• 要錢，如果你自己有強大的主機，又有慣用的套件且自己安裝沒問題的話，那麼 Glue 對你來說有點浪費錢。
• Glue 就是拿來菜渣集中的工具。
• 按一按就可以生出對應程式語言的執行環境、開發環境，都是常用的工作捆捆給你。 (Glue Studio)
• 用不用都沒關係，當然商人賣東西自賣自誇我們還是要聽聽看他們在賣什麼。

就是已經安裝好開發工具和程式語言運作環境的虛擬主機。
不過他就是透過 Image 快速生成出來的環境而已。

回顧

先前提到，大數據分析五個步驟，其中我舉了抓魚現殺、收進冰桶；或是抓魚先放冰桶，回程再殺。 這個殺魚，就是可以使用 Glue / Glue Studio 來進行。 也可以用你慣用的環境來執行，啊我就覺得我自己蓋出來的廚房更讚。

參考資料

• https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-crawler.html

結論

• 稍後我們實作時，再來放幾個截圖上來。 因為開服務要錢，跟計程車一樣跳錶收費，今天先不開。