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Athena と AWS Glue を併用する際のベストプラクティス

Athena と AWS Glue データカタログを併用すると、AWS Glue で作成したデータベースとテーブル (スキーマ) を Athena でクエリしたり、Athena で作成したスキーマを AWS Glue や関連サービスで使用したりできます。このトピックでは、各方法を使用する際の考慮事項とベストプラクティスを示します。

Athena はスキーマを作成および変更するために、Presto を使用して DML ステートメントを実行し、Hive を使用して DDL ステートメントを実行します。これらのテクノロジーを使用する場合、いくつかの規則に従うと、Athena と AWS Glue を効率よく連携できます。

このトピックの内容

• テーブル、データベース、および列の名前

• AWS Glue クローラの使用

  • AWS Glue データカタログと Amazon S3 を同期させるためのクローラのスケジュール設定

  • クローラでの複数のデータソースの使用

  • "HIVE_PARTITION_SCHEMA_MISMATCH" を避けるためのパーティションスキーマの同期

  • テーブルメタデータの更新

• CSV ファイルの使用

  • 引用符で囲まれた CSV データ

  • ヘッダー付きの CSV ファイル

• Athena における ETL 用の AWS Glue ジョブの使用

  • Athena を使用した AWS Glue ETL ジョブ用のテーブルの作成

  • ETL ジョブを使用したクエリパフォーマンスの最適化

  • ORC への変換に伴う SMALLINT データ型と TINYINT データ型の INT への変換

  • ETL 用の AWS Glue ジョブの自動化

テーブル、データベース、および列の名前

AWS Glue で作成したスキーマを Athena でクエリする場合は、以下の点を考慮します。

• データベース名は 252 文字以内とします。

• テーブル名は 255 文字以内とします。

• 列名は 128 文字以内とします。

• データベース、テーブル、および列の名前には、小文字、数字、アンダースコア文字のみを使用できます。

列名は AWS Glue カタログマネージャーで変更できますが、テーブル名とデータベース名は AWS Glue コンソールではまだ変更できません。データベース名を修正するには、新しいデータベースを作成して、そこにテーブルをコピーする必要があります (つまり、メタデータを新しいエンティティにコピーします)。テーブルも同様に処理できます。これには、AWS Glue SDK または AWS CLI を使用できます。

AWS Glue クローラの使用

AWS Glue クローラを使用すると、データセットのスキーマを検出して AWS Glue データカタログに登録できます。クローラは、データを参照して一部を検査することでスキーマを判定します。さらに、パーティションを検出して登録することもできます。詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの「クローラを使用したテーブルのカタログ化」を参照してください。

AWS Glue データカタログと Amazon S3 を同期させるためのクローラのスケジュール設定

AWS Glue クローラは、スケジュールに従って実行するか、オンデマンドで実行するように設定できます。詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの「ジョブとクローラの時間ベースのスケジュール」を参照してください。

パーティションテーブルのデータが定時に着信する場合は、スケジュールに従って実行するように AWS Glue クローラを設定し、テーブルのパーティションを検出して更新できます。これにより、MSCK REPAIR コマンドの実行や ALTER TABLE ADD PARTITION コマンドの手動実行を避けて、時間と費用を削減できる場合があります。詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの「テーブルパーティション」を参照してください。

クローラでの複数のデータソースの使用

AWS Glue クローラは、Amazon S3 をスキャンして複数のディレクトリを検出すると、ヒューリスティックを使用してテーブルのルートがディレクトリ構造内のどこにあり、どのディレクトリがテーブルのパーティションであるかを判断します。複数のディレクトリで同様のスキーマが検出されると、クローラは、これらを個別のテーブルではなくパーティションとみなす場合があります。クローラで個別のテーブルを検出しやすくするには、1 つの方法として各テーブルのルートディレクトリをクローラのデータストアとして追加します。

以下の Amazon S3 のパーティションが一例です。

s3://bucket01/folder1/table1/partition1/file.txt
s3://bucket01/folder1/table1/partition2/file.txt
s3://bucket01/folder1/table1/partition3/file.txt
s3://bucket01/folder1/table2/partition4/file.txt
s3://bucket01/folder1/table2/partition5/file.txt

table1 と table2 のスキーマが類似し、AWS Glue のデータソースが s3://bucket01/folder1/ に対して 1 つのみ設定されている場合、クローラは 1 つのテーブルを 2 つのパーティション列で作成することがあります。1 つのパーティション列に table1 と table2 を入れ、別のパーティション列に partition1〜partition5 を入れます。

AWS Glue クローラで 2 つのテーブルを別個に作成するには、クローラに 2 つのデータソース (s3://bucket01/folder1/table1/ と s3://bucket01/folder1/table2) を設定します。以下に手順を示します。

AWS Glue で既存のクローラに別のデータストアを追加するには

1. AWS マネジメントコンソール にサインインし、AWS Glue コンソール (https://console.aws.amazon.com/glue/) を開きます。

2. [Crawlers] を選択し、使用するクローラを選択します。次に、[Action]、[Edit crawler] の順に選択します。

   

3. [Add information about your crawler] で必要に応じて追加の設定を選択し、[Next] を選択します。

4. [Add a data store] で、[Include path] をテーブルレベルのディレクトリに変更します。たとえば、上の場合は、s3://bucket01/folder1 to s3://bucket01/folder1/table1/ から変更します。[Next] を選択します。

   

5. [Add another data store] で [Yes] を選択し、[Next] を選択します。

6. [Include path] に、他のテーブルレベルのディレクトリ (s3://bucket01/folder1/table2/ など) を入力して、[Next] を選択します。

   1. さらにテーブルレベルディレクトリを追加する場合は、ステップ 3〜5 を繰り返し、クローラの設定を終了します。

[Include locations] の新しい値が次のようにデータストアの下に表示されます。

"HIVE_PARTITION_SCHEMA_MISMATCH" を避けるためのパーティションスキーマの同期

AWS Glue データカタログでは、パーティション列があるテーブルごとにテーブルレベルでスキーマが保存され、さらにテーブル内のパーティション別にスキーマが保存されます。パーティションのスキーマは、AWS Glue クローラがパーティション内で読み取ったデータのサンプルに基づいて作成されます。詳細については、「クローラでの複数のデータソースの使用」を参照してください。

Athena は、クエリを実行するときに、クエリに必要なテーブルのスキーマとパーティションのスキーマを検証します。この検証では、列のデータ型を順に比較し、重複する列のデータ型が一致することを確認します。これにより、テーブルの中間で列が追加/削除されるなどの予期しないオペレーションが防止されます。Athena は、パーティションとテーブルのスキーマ間に差異を検出すると、HIVE_PARTITION_SCHEMA_MISMATCH が原因で Athena がクエリを処理できず、失敗する場合があります。

この問題を解決するいくつかの方法があります。まず、データを誤って追加した場合は、スキーマの差異を生じたデータファイルを削除し、パーティションを削除して、データを最クロールできます。2 番目として、該当するパーティションを削除して Athena 内で MSCK REPAIR を実行し、テーブルのスキーマを使用してパーティションを再作成できます。この 2 番目のオプションは、適用するスキーマで引き続きデータを正しく読み取れることが確かな場合にのみ使用します。

テーブルメタデータの更新

AWS Glue クローラは、クロール後に、Apache Hive、Presto、Spark などの他の外部テクノロジーに準拠するために特定のテーブルメタデータを自動的に割り当てます。このクローラが割り当てるメタデータプロパティが正しくない場合があります。正しくないプロパティは、Athena でテーブルをクエリする前に、AWS Glue で手動で修正してください。詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの「テーブルの詳細の表示と編集」を参照してください。

CSV ファイルの各データフィールドが引用符で囲まれている場合、AWS Glue は serializationLib プロパティを誤解してメタデータの割り当てを間違える場合があります。詳細については、「引用符で囲まれた CSV データ」を参照してください。

CSV ファイルの使用

CSV ファイルで各列向けのデータ値が引用符で囲まれていたり、CSV ファイルに分析対象のデータではないヘッダー値が含まれていたりする場合があります。AWS Glue でこれらのファイルからスキーマを作成する場合は、このセクションのガイダンスに従ってください。

引用符で囲まれた CSV データ

引用符で囲まれたデータ値を含む CSV ファイルからテーブルを作成して Athena でクエリを実行する場合は、AWS Glue のテーブル定義を更新し、正しい SerDe と SerDe プロパティを指定します。これにより、テーブル定義で OpenCSVSerDe を使用できます。OpenCSV SerDe の詳細については、「CSV を処理するための OpenCSVSerDe」を参照してください。

この場合、以下のように変更します。

• テーブルの SerDeInfo フィールドのフィールドの下の serializationLib プロパティを org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde に変更します。

• separatorChar、quoteChar、escapeChar に適切な値を入力します。separatorChar 値とはカンマ、quoteChar 値とは二重引用符 (``)、escapeChar 値はバックスラッシュ (\) です。

たとえば、CSV ファイルに以下のようなレコードがあるとします。

"John","Doe","123-555-1231","John said \"hello\""
"Jane","Doe","123-555-9876","Jane said \"hello\""

次の例に示すように、AWS Glue コンソールでテーブルの詳細を編集できます。

または、AWS Glue でテーブル定義を更新し、次のような SerDeInfo ブロックを追加することもできます。

"SerDeInfo": {
   "name": "",
   "serializationLib": "org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde",
   "parameters": {
      "separatorChar": ","
      "quoteChar": """
      "escapeChar": "\\"
      }
},

詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの「テーブルの詳細の表示と編集」を参照してください。

ヘッダー付きの CSV ファイル

AWS Glue で作成した CSV ファイルを Athena でクエリする場合は、CSV のヘッダーを削除して、ヘッダー情報が Athena のクエリ結果に含まれないようにします。そのためには、1 つの方法として AWS Glue ジョブを使用して ETL (抽出、変換、ロード) スクリプトを実行します。必要なスクリプトは、AWS Glue で PySpark Python ダイアレクトの拡張言語を使用して作成できます。詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの 「Glue でのジョブの作成」を参照してください。

次の例に示す AWS Glue スクリプトの関数では、from_options を使用して動的フレームを作成し、writeHeader フォーマットオプションを false に設定することで、ヘッダー情報を削除しています。

glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = applymapping1, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://MYBUCKET/MYTABLEDATA/"}, format = "csv", format_options = {"writeHeader": False}, transformation_ctx = "datasink2")

Athena における ETL 用の AWS Glue ジョブの使用

AWS Glue ジョブは ETL オペレーションを実行します。AWS Glue ジョブは、ソースからデータを抽出し、そのデータを変換してターゲット内にロードするためのスクリプトを実行します。詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの 「Glue でのジョブの作成」を参照してください。

Athena を使用した AWS Glue ETL ジョブ用のテーブルの作成

Athena 内で作成するテーブルには、データの形式を識別するために classification というテーブルプロパティを追加する必要があります。これにより、AWS Glue はテーブルを ETL ジョブに使用できます。分類値は csv、parquet、orc、avro、または json です。Athena での CREATE TABLE ステートメント例は次のとおりです。

CREATE EXTERNAL TABLE sampleTable (
  column1 INT,
  column2 INT
  ) STORED AS PARQUET
  TBLPROPERTIES (
  'classification'='parquet')

このテーブルプロパティは、テーブルの作成時に追加しなかった場合、AWS Glue コンソールを使用して追加できます。

コンソールを使用して分類プロパティを変更するには

1. [Edit Table] を選択します。

   

2. [Classification] で、ファイルタイプを選択して [Apply] を選択します。

   

詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの「テーブルの操作」参照してください。

ETL ジョブを使用したクエリパフォーマンスの最適化

AWS Glue ジョブでは、Athena でのクエリパフォーマンスが最適化するような形式にデータを変換できます。Athena でのクエリパフォーマンスとクエリコストは、データ形式に大きく左右されます。

Parquet 形式と ORC データ形式を使用することをお勧めします。AWS Glue は、両方のデータ形式に対応しており、Athena の最適な形式にデータを簡単かつ高速に変換できます。これらの形式およびその他のパフォーマンス改善策の詳細については、「Amazon Athena のパフォーマンスチューニングに関するヒント」を参照してください。

ORC への変換に伴う SMALLINT データ型と TINYINT データ型の INT への変換

AWS Glue ETL ジョブで生成される SMALLINT データ型と TINYINT データ型を Athena で読み取れない問題をなくすために、ウィザードの使用時または ETL ジョブ用のスクリプトの作成時に SMALLINT と TINYINT を INT に変換します。

ETL 用の AWS Glue ジョブの自動化

AWS Glue ETL ジョブは、トリガーに基づいて自動的に実行するように設定できます。この機能は、AWS 外からのデータを Amazon S3 バケットにプッシュして、十分最適化されていない形式で Athena でクエリを実行する場合に適しています。詳細については、AWS Glue 開発者ガイドの「AWS Glue でのジョブのトリガー」を参照してください。