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
- 這次我們一樣使用 Kaggle 的資料，將資料放入 S3，階層如下圖
- 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
- 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 再執行 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.csvs/：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。
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