执行AWS Glue ETL作业前，是否需运行爬虫识别无结构变更的新数据？

先明确一个核心点：AWS Glue爬虫的核心职责是维护Data Catalog的元数据——也就是数据库/表的schema、分区信息、存储路径这类结构信息，它不会抓取或同步数据源里的实际数据内容（比如S3的新文件、JDBC表的新行）。基于这个前提，咱们来拆解你的疑问：

1. 已知数据源无schema/分区变更时，是否需要定期运行爬虫检测新数据？ #

不需要，原因很直接：

• 针对S3数据源：如果只是新增了符合现有分区路径规则的对象（比如按year=2024/month=05的模式新增了同规则下的文件），Data Catalog里的表已经记录了对应的存储路径和分区逻辑，ETL作业直接读取表时会自动扫描到这些新对象，完全不需要爬虫介入。
• 针对JDBC数据源：爬虫只负责抓取表的结构信息（字段名、数据类型等），新行属于数据内容范畴，ETL作业直接查询数据库就能获取最新数据，和爬虫没有任何关联。

只有当数据源出现schema变更（比如JDBC表新增字段、S3文件的字段结构改变）或分区规则变更（比如S3新增了新的分区目录）时，才需要运行爬虫更新Data Catalog的元数据，确保ETL作业能识别新的结构。

2. 执行ETL作业前是否必须运行爬虫才能获取新数据？ #

完全不需要。ETL作业的本质是直接从数据源（S3/JDBC）读取数据，只要Data Catalog里的表元数据和当前数据源结构匹配，作业就能直接读取到最新的数据内容：

• 如果你用Glue Spark作业，通过glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog()读取表时，底层会根据Catalog里的元数据定位到数据源路径，自动扫描所有符合条件的对象（包括新增的）；
• 对于JDBC数据源，作业直接通过JDBC连接查询数据库，自然能拿到最新的行数据。

只有当元数据和实际数据源结构不匹配时（比如新增了字段但Catalog没更新），才需要先跑爬虫更新元数据，否则ETL作业可能会出现字段缺失、类型不匹配等错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yuriy Bondaruk