AWS Glue处理xml需借助spark-xml库：配置依赖后用Spark DataFrame读取（指定rowTag、attributePrefix），再转DynamicFrame；嵌套结构可用Relationalize或explode展开，写入前建议重命名属性字段并清理空值。
在AWS Glue中处理XML数据需要额外配置，因为Glue原生的爬虫和Spark作业默认不直接支持xml解析。核心思路是：用第三方库（如databricks/spark-xml）扩展Spark上下文，再通过动态帧或DataFrame读取并转换XML内容。
使用Spark-XML库读取XML文件
AWS Glue底层基于apache Spark，但默认不包含XML解析器。需显式添加spark-xml依赖：
- 在Glue作业配置中，于“Jar files”字段填入maven坐标：
com.databricks:spark-xml_2.12:0.17.0（注意scala和Spark版本匹配，Glue 4.0+用Scala 2.12/Spark 3.3） - 或上传JAR包至S3，在作业参数中指定
--extra-jars s3://your-bucket/spark-xml_2.12-0.17.0.jar - 代码中不能直接用
glueContext.create_dynamic_frame_from_options读XML，而应切换到Spark DataFrame API：
示例（PySpark）：
df = spark.read.format(“xml”)
.option(“rowTag”, “record”)
.option(“attributePrefix”, “@”)
.load(“s3://my-bucket/data/input.xml”)
其中rowTag指定每条记录的根标签名（如attributePrefix用于区分属性与子元素（避免字段名冲突）。
将XML转为DynamicFrame进行后续etl
Glue作业常依赖DynamicFrame提供的自动schema推断和内置转换函数（如applyMapping、ResolveChoice）。可将DataFrame转为DynamicFrame：
- 先调用
glueContext.create_data_frame_from_catalog或手动读取后，用DynamicFrame.fromDF(df, glueContext, "xml_source")封装 - 注意：若XML含嵌套结构（如多层子节点或重复元素），
spark-xml会生成复杂类型（StructType、ArrayType），DynamicFrame能保留这些结构，方便后续使用Relationalize展开 - 常见问题：空值或缺失标签可能导致列类型不一致，建议加
.option("NULLValue", "null")统一处理
处理嵌套与重复XML结构
真实XML常含层级嵌套（如
- 用
Relationalize将嵌套结构扁平化：dyf_rel = Relationalize.apply(frame = dyf, staging_path = "s3://bucket/staging/", transformation_ctx = "rel") - 对特定数组字段单独explode：
df_exploded = df.withColumn("item", explode(col("items.item"))) - 若需保留父子关系，可在explode后添加
monotonically_increasing_id()作为临时主键关联
写入目标格式的注意事项
转换后的数据可输出为Parquet、jsON、csv等。写入时注意：
- XML属性（如
attributePrefix="@id"后变为@id字段，写入Parquet时建议重命名去掉@符号，避免下游工具兼容问题 - 写入S3前，用
dropNullFields或ApplyMapping清理无用字段，减少存储开销 - 若目标是Athena查询，推荐输出为Parquet + Glacier-compatible partitioning，并更新Glue Data Catalog