ステップ 1: データをクロールするステップ 2: 共通スクリプトの追加ステップ 3: スキーマを比較する 4. マッピングを適用するステップ 5: Parquet に書き込む

コード例: ResolveChoice、Lambda、およびを使用したデータ準備 ApplyMapping

この例で使用されているデータセットは、2 つの Data.CMS.gov データセット (Inpatient Prospective Payment System Provider Summary for the Top 100 Diagnosis-Related Groups - FY2011 および Inpatient Charge Data FY 2011) からダウンロードされた、メディケアプロバイダの支払いデータで構成されています。ダウンロードした後、データセットを修正してファイルの最後にいくつかの誤ったレコードを追加しました。この変更されたファイルは、パブリックな Amazon S3 バケット (s3://awsglue-datasets/examples/medicare/Medicare_Hospital_Provider.csv) 内に置かれています。

この例のソースコードは、AWS Glueサンプル GitHub リポジトリの data_cleaning_and_lambda.py ファイルにあります。

で実行中に Python または PySpark スクリプトをデバッグするにはAWS、 Glue Studio AWS でノートブックを使用することをお勧めします。

ステップ 1: Amazon S3 バケット内のデータをクロールする

AWS Management Console 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。
AWS Glue コンソールでのクローラーの使用で説明されているプロセスに従って s3://awsglue-datasets/examples/medicare/Medicare_Hospital_Provider.csv ファイルをクロールできる新しいクローラを作成し、得られた結果のメタデータを AWS Glue Data Catalog の payments という名前のデータベースに配置します。

新しいクローラを実行し、payments データベースを確認します。クローラは、最初のファイルを読み込んでファイルの形式と区切り記号を判断してから、データベースに medicare という名前のメタデータテーブルを作成したことが分かります。

新しい medicare テーブルのスキーマは次のようになります。


Column  name                            Data type
==================================================
drg definition                             string
provider id                                bigint
provider name                              string
provider street address                    string
provider city                              string
provider state                             string
provider zip code                          bigint
hospital referral region description       string
total discharges                           bigint
average covered charges                    string
average total payments                     string
average medicare payments                  string

ステップ 2: 開発エンドポイントノートブックに共通スクリプトを追加する

次の共通スクリプトを開発エンドポイントノートブックに貼り付けて、必要な AWS Glue ライブラリをインポートし、単一の GlueContext を設定します。


import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job

glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())

ステップ 3: 異なるスキーマ解析を比較する

次に、Apache Spark DataFrame によって認識されたスキーマが、AWS Glue クローラによって記録されたスキーマと同じかどうかを確認できます。以下のコードを実行します。



medicare = spark.read.format(
   "com.databricks.spark.csv").option(
   "header", "true").option(
   "inferSchema", "true").load(
   's3://awsglue-datasets/examples/medicare/Medicare_Hospital_Provider.csv')
medicare.printSchema()

printSchema 呼び出しの出力は次のとおりです。



root
 |-- DRG Definition: string (nullable = true)
 |-- Provider Id: string (nullable = true)
 |-- Provider Name: string (nullable = true)
 |-- Provider Street Address: string (nullable = true)
 |-- Provider City: string (nullable = true)
 |-- Provider State: string (nullable = true)
 |-- Provider Zip Code: integer (nullable = true)
 |-- Hospital Referral Region Description: string (nullable = true)
 |--  Total Discharges : integer (nullable = true)
 |--  Average Covered Charges : string (nullable = true)
 |--  Average Total Payments : string (nullable = true)
 |-- Average Medicare Payments: string (nullable = true)

次に、AWS Glue DynamicFrame によって生成されるスキーマを確認します。



medicare_dynamicframe = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
       database = "payments",
       table_name = "medicare")
medicare_dynamicframe.printSchema()

printSchema の出力は次のとおりです。



root
 |-- drg definition: string
 |-- provider id: choice
 |    |-- long
 |    |-- string
 |-- provider name: string
 |-- provider street address: string
 |-- provider city: string
 |-- provider state: string
 |-- provider zip code: long
 |-- hospital referral region description: string
 |-- total discharges: long
 |-- average covered charges: string
 |-- average total payments: string
 |-- average medicare payments: string

DynamicFrame は、provider id が long 型または string 型のいずれかであるスキーマを生成します。DataFrame スキーマは Provider Id を string 型としてリストし、Data Catalog は provider id を bigint 型としてリストします。

正しいものはどちらでしょうか。ファイルの末尾には、その列に string 値を持つ 2 つのレコード (160,000 レコードのうち) があります。これらは、問題を説明するために導入されたエラーのあるレコードです。

このような問題に対処するために、AWS Glue DynamicFrame では Choice 型の概念を導入しています。この場合、DynamicFrame は、その列に long 値と string 値の両方が存在することを示しています。AWS Glue クローラはデータの 2 MB のプレフィックスのみを考慮しているため、string 値を見落としました。Apache Spark DataFrame はデータセット全体を考慮しましたが、最も一般的な型、つまり string 型を強制的に列に割り当てました。実際、慣れていない複雑な型やバリエーションがある場合にも、Spark は最も一般的なケースを使用することがあります。

provider id 列のクエリを実行するには、Choice 型をまず解決する必要があります。DynamicFrame で、cast:long オプションを指定して resolveChoice 変換メソッドを使用すると、これらの string 値を long 値に変換できます。



medicare_res = medicare_dynamicframe.resolveChoice(specs = [('provider id','cast:long')])
medicare_res.printSchema()

この場合、printSchema の出力は次のようになります。


root
 |-- drg definition: string
 |-- provider id: long
 |-- provider name: string
 |-- provider street address: string
 |-- provider city: string
 |-- provider state: string
 |-- provider zip code: long
 |-- hospital referral region description: string
 |-- total discharges: long
 |-- average covered charges: string
 |-- average total payments: string
 |-- average medicare payments: string

値がキャストできない string だった場合に、AWS Glue は null を挿入しました。

もう 1 つのオプションは、両方のタイプの値を保持する struct に Choice 型を変換することです。

次に、異常だった行を確認してみましょう。



medicare_res.toDF().where("'provider id' is NULL").show()

次のように表示されています。



+--------------------+-----------+---------------+-----------------------+-------------+--------------+-----------------+------------------------------------+----------------+-----------------------+----------------------+-------------------------+
|      drg definition|provider id|  provider name|provider street address|provider city|provider state|provider zip code|hospital referral region description|total discharges|average covered charges|average total payments|average medicare payments|
+--------------------+-----------+---------------+-----------------------+-------------+--------------+-----------------+------------------------------------+----------------+-----------------------+----------------------+-------------------------+
|948 - SIGNS & SYM...|       null|            INC|       1050 DIVISION ST|      MAUSTON|            WI|            53948|                        WI - Madison|              12|              $11961.41|              $4619.00|                 $3775.33|
|948 - SIGNS & SYM...|       null| INC- ST JOSEPH|     5000 W CHAMBERS ST|    MILWAUKEE|            WI|            53210|                      WI - Milwaukee|              14|              $10514.28|              $5562.50|                 $4522.78|
+--------------------+-----------+---------------+-----------------------+-------------+--------------+-----------------+------------------------------------+----------------+-----------------------+----------------------+-------------------------+

次のように、2 つの不正な形式のレコードを削除します。


medicare_dataframe = medicare_res.toDF()
medicare_dataframe = medicare_dataframe.where("'provider id' is NOT NULL")

ステップ 4: データのマッピングと Apache Spark Lambda 関数の使用

AWS Glue では、まだユーザー定義関数とも呼ばれる Lambda 関数が直接サポートされていません。しかし、いつでも DynamicFrame を Apache Spark DataFrame との間で変換して、DynamicFrames の特殊な機能に加えて Spark の機能を利用できます。

次に、支払い情報を数字に変換すると、Amazon Redshift や Amazon Athena のような分析エンジンが、より迅速に数値処理を実行できるようになります。


from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType

chop_f = udf(lambda x: x[1:], StringType())
medicare_dataframe = medicare_dataframe.withColumn(
        "ACC", chop_f(
            medicare_dataframe["average covered charges"])).withColumn(
                "ATP", chop_f(
                    medicare_dataframe["average total payments"])).withColumn(
                        "AMP", chop_f(
                            medicare_dataframe["average medicare payments"]))
medicare_dataframe.select(['ACC', 'ATP', 'AMP']).show()

show 呼び出しの出力は次のとおりです。


+--------+-------+-------+
|     ACC|    ATP|    AMP|
+--------+-------+-------+
|32963.07|5777.24|4763.73|
|15131.85|5787.57|4976.71|
|37560.37|5434.95|4453.79|
|13998.28|5417.56|4129.16|
|31633.27|5658.33|4851.44|
|16920.79|6653.80|5374.14|
|11977.13|5834.74|4761.41|
|35841.09|8031.12|5858.50|
|28523.39|6113.38|5228.40|
|75233.38|5541.05|4386.94|
|67327.92|5461.57|4493.57|
|39607.28|5356.28|4408.20|
|22862.23|5374.65|4186.02|
|31110.85|5366.23|4376.23|
|25411.33|5282.93|4383.73|
| 9234.51|5676.55|4509.11|
|15895.85|5930.11|3972.85|
|19721.16|6192.54|5179.38|
|10710.88|4968.00|3898.88|
|51343.75|5996.00|4962.45|
+--------+-------+-------+
only showing top 20 rows

これらは、すべてデータ内ではまだ文字列です。強力な apply_mapping 変換メソッドを使用して、データをドロップ、名前変更、キャスト、およびネストし、他のデータプログラミング言語やシステムで容易にアクセスできるようにします。


from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
medicare_tmp_dyf = DynamicFrame.fromDF(medicare_dataframe, glueContext, "nested")
medicare_nest_dyf = medicare_tmp_dyf.apply_mapping([('drg definition', 'string', 'drg', 'string'),
                 ('provider id', 'long', 'provider.id', 'long'),
                 ('provider name', 'string', 'provider.name', 'string'),
                 ('provider city', 'string', 'provider.city', 'string'),
                 ('provider state', 'string', 'provider.state', 'string'),
                 ('provider zip code', 'long', 'provider.zip', 'long'),
                 ('hospital referral region description', 'string','rr', 'string'),
                 ('ACC', 'string', 'charges.covered', 'double'),
                 ('ATP', 'string', 'charges.total_pay', 'double'),
                 ('AMP', 'string', 'charges.medicare_pay', 'double')])
medicare_nest_dyf.printSchema()

printSchema の出力は次のとおりです。


root
 |-- drg: string
 |-- provider: struct
 |    |-- id: long
 |    |-- name: string
 |    |-- city: string
 |    |-- state: string
 |    |-- zip: long
 |-- rr: string
 |-- charges: struct
 |    |-- covered: double
 |    |-- total_pay: double
 |    |-- medicare_pay: double

データを Spark DataFrame に戻すと、現在どのような状態かが分かります。


medicare_nest_dyf.toDF().show()

出力は次のとおりです。


+--------------------+--------------------+---------------+--------------------+
|                 drg|            provider|             rr|             charges|
+--------------------+--------------------+---------------+--------------------+
|039 - EXTRACRANIA...|[10001,SOUTHEAST ...|    AL - Dothan|[32963.07,5777.24...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10005,MARSHALL M...|AL - Birmingham|[15131.85,5787.57...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10006,ELIZA COFF...|AL - Birmingham|[37560.37,5434.95...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10011,ST VINCENT...|AL - Birmingham|[13998.28,5417.56...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10016,SHELBY BAP...|AL - Birmingham|[31633.27,5658.33...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10023,BAPTIST ME...|AL - Montgomery|[16920.79,6653.8,...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10029,EAST ALABA...|AL - Birmingham|[11977.13,5834.74...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10033,UNIVERSITY...|AL - Birmingham|[35841.09,8031.12...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10039,HUNTSVILLE...|AL - Huntsville|[28523.39,6113.38...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10040,GADSDEN RE...|AL - Birmingham|[75233.38,5541.05...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10046,RIVERVIEW ...|AL - Birmingham|[67327.92,5461.57...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10055,FLOWERS HO...|    AL - Dothan|[39607.28,5356.28...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10056,ST VINCENT...|AL - Birmingham|[22862.23,5374.65...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10078,NORTHEAST ...|AL - Birmingham|[31110.85,5366.23...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10083,SOUTH BALD...|    AL - Mobile|[25411.33,5282.93...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10085,DECATUR GE...|AL - Huntsville|[9234.51,5676.55,...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10090,PROVIDENCE...|    AL - Mobile|[15895.85,5930.11...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10092,D C H REGI...|AL - Tuscaloosa|[19721.16,6192.54...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10100,THOMAS HOS...|    AL - Mobile|[10710.88,4968.0,...|
|039 - EXTRACRANIA...|[10103,BAPTIST ME...|AL - Birmingham|[51343.75,5996.0,...|
+--------------------+--------------------+---------------+--------------------+
only showing top 20 rows

ステップ 5: Apache Parquet にデータを書き込む

AWS Glue は、リレーショナルデータベースが効果的に消費できる Apache Parquet のような形式でデータを書き込むことを容易にします。


glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
       frame = medicare_nest_dyf,
       connection_type = "s3",
       connection_options = {"path": "s3://glue-sample-target/output-dir/medicare_parquet"},
       format = "parquet")

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AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

結合と関係付けのサンプル

PySpark 拡張機能

コード例: ResolveChoice、Lambda、および を使用したデータ準備 ApplyMapping