はじめに

オークファン開発部で新卒2年目として働いてる@isodaです
業務でKinesisを用いたapiの実装に携わり、そこで得た知見などを備忘録として残したいと思います

Kinesis Data Firehoseの設定

今回の題名にもなっているJSTでパーティショニングする方法ですが、デフォルトのパーティションだとUTCでパーティションされてしまう為、動的パーティショニングを設定します

ソース
- Direct Put
送信先
- S3
配信ストリーム名
- test-stream
S3 バケット
- test-bucket
動的パーティショニング
- 有効
JSON のインライン解析
- 有効
動的パーティショニングキー
- キー名 | JQ 式
- year | .ymd[:4]
- month | .ymd[4:6]
- day | .ymd[6:8]
S3 バケットプレフィックス
- data/!{partitionKeyFromQuery:year}/!{partitionKeyFromQuery:month}/!{partitionKeyFromQuery:day}/
S3 バケットエラー出力プレフィックス
- data/error-logs/
その他設定
- デフォルトで設定、変えたい設定あればお好みで

aws-sdk-goを用いてデータをPUTする

package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"math/rand"
	"time"

	"github.com/aws/aws-sdk-go/aws"
	"github.com/aws/aws-sdk-go/aws/credentials/stscreds"
	"github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session"
	"github.com/aws/aws-sdk-go/service/firehose"
)

const (
	dataStreamsName   = "test-stream"
	role_arn          = "arn:aws:iam::XXXXXXXXXXXXXXXX"
	ymd_layout        = "20060102"
	created_at_layout = "2006-01-02 15:04:05"
)

type Data struct {
	Ymd       string `json:"ymd"`
	Number    int    `json:"number"`
	CreatedAt string `json:"created_at"`
}

func main() {
	sess := session.Must(session.NewSession())
	firehoseService := firehose.New(sess, aws.NewConfig().WithRegion("ap-northeast-1").WithCredentials(stscreds.NewCredentials(sess,
		role_arn,
	)))
	jst, err := time.LoadLocation("Asia/Tokyo")
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	records := []*firehose.Record{}
	for i := 1; i <= 10; i++ {
		rand.Seed(time.Now().UnixNano())
		data := Data{
			Ymd:   time.Now().In(jst).Format(ymd_layout),
			Number: rand.Intn(1000),
			CreatedAt: time.Now().In(jst).Format(created_at_layout),
		}
		b := new(bytes.Buffer)
		json.NewEncoder(b).Encode(data)
		record := &firehose.Record{Data: b.Bytes()}
		records = append(records, record)
	}
	recordsBatchInput := &firehose.PutRecordBatchInput{}
	recordsBatchInput = recordsBatchInput.SetDeliveryStreamName(dataStreamsName)
	recordsBatchInput = recordsBatchInput.SetRecords(records)
	resp, err := firehoseService.PutRecordBatch(recordsBatchInput)
	if err != nil {
		fmt.Printf("err: %v\n", err)
	} else {
		fmt.Printf("success: %v\n", resp)
	}
}

S3バケットを確認

/data/YYYY/MM/DD/file
にファイルが生成されていることを確認する
ファイルの中身は以下の様な感じ

{"ymd":"20221213","number":805,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":435,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":485,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":709,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":553,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":613,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":673,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":701,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":576,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}
{"ymd":"20221213","number":787,"created_at":"2022-12-13 12:37:11"}

Athenaで確認

データベース作成

CREATE DATABASE `test_db`;

テーブル作成

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS `test_db`.`test_table` (
`number` int,
`created_at` timestamp
)
PARTITIONED BY (
 ymd string
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
'serialization.format' = '1',
'ignore.malformed.json' = 'true'
) 
LOCATION 's3://test-bucket/data/'
TBLPROPERTIES (
 "projection.enabled" = "true",
 "projection.ymd.type" = "date",
 "projection.ymd.format" = "yyyy/MM/dd",
 "projection.ymd.range" = "2021/12/01,NOW",
 "projection.ymd.interval" = "1",
 "projection.ymd.interval.unit" = "DAYS",
 "storage.location.template" = "s3://test-bucket/data/${ymd}"
);

AtehnaでSELECTしてみる

SELECT * FROM "test_db"."test_table" WHERE ymd = '2022/12/13';

#	number	created_at	ymd
1	805	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
2	435	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
3	485	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
4	709	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
5	553	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
6	613	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
7	673	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
8	701	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
9	576	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13
10	787	2022-12-13 12:37:11.000	2022/12/13

ちゃんとデータが読めていることが確認できました

まとめ

今回の実装を通して、初めて触ったKinesis Data FirehoseやAthenaについて少しわかる様になりました
SELECTを叩いてみると実行時間が遅いなーと感じて、調べてみたらAWS公式の記事でこんなものがありその中でも、
2.バケッティングでデータを分割する
4.ファイルサイズを最適化する
5.列指向データの作成を最適化する
が行えていなかったので、これを次に生かして行けたらいいなと思います