Glue。。接着剤？
なるほど、わからん！というレベルの非エンジニアが
実際に触りながら、理解するためにまとめている記事。

ゴール

Glueを実際に触って、利便性が理解出来ることを目指す

なには、ともあれ触っていきましょう！

S3での操作

まずは、いろいろ利用するストレージの確保

手順

まずは、S3でテスト用のバケットを作成（設定はデフォルト）
構成は下記の通り。

s3
 ├ 20200921testglue001in   - 入力CSV置き場
 ├ 20200921testglue001out　 - 出力ファイルの置き場所（今回は、parquetファイルを格納）
 ├ 20200921testglue001athena - athena実行用
 ├ 20200921testglue001script - Glueジョブの実行用
 └ 20200921testglue001temp - Glueジョブの為の一次領域

続いて、下記CSVファイルを「20200921testglue001in」へアップロード

deviceid,uuid,appid,country,year,month,day,hour
iphone,11111,001,JP,2017,12,14,12
android,11112,001,FR,2017,12,14,14
iphone,11113,009,FR,2017,12,16,21
iphone,11114,007,AUS,2017,12,17,18
other,11115,005,JP,2017,12,29,15
iphone,11116,001,JP,2017,12,15,11
pc,11118,001,FR,2017,12,01,01
pc,11117,009,FR,2017,12,02,18
iphone,11119,007,AUS,2017,11,21,14
other,11110,005,JP,2017,11,29,15
iphone,11121,001,JP,2017,11,11,12
android,11122,001,FR,2017,11,30,20
iphone,11123,009,FR,2017,11,14,14
iphone,11124,007,AUS,2017,12,17,14
iphone,11125,005,JP,2017,11,29,15
iphone,11126,001,JP,2017,12,19,08
android,11127,001,FR,2017,12,19,14
iphone,11128,009,FR,2017,12,09,04
iphone,11129,007,AUS,2017,11,30,14

Glueでの操作

クローラの設定（データカタログを作成する準備～実行）

まずは、クローラーを作成してみます。
CSVファイルを取り込みテーブルを自動で作成してくれます。

クローラに関する情報の追加

クローラーの名前は、任意につけてしまってOK

Specfy crawler source type

クローラーのソースタイプ
ここはデフォルト値のまま

データストアの追加

インクルードパスは、先ほどCSVファイルをアップロードしたファイルを選択

別のデータストアの追加

「いいえ」ここでは特に追加しない

IAMロール

以下のポリシーを付与した任意の名前のロールを作っておく。
・AmazonS3FullAccess
・AWSGlueServiceRole

スケジュール

オンデマンドで実行を選ぶ

クローラの出力を設定する

出力されるテーブルの設定
データベースがなければ、「データベース」の追加をクリック

すべてのステップの確認

最後に、確認画面がでるので、「完了」をクリックすればクローラの設定は完了

クローラの実行

オンデマンドでの設定をしているので、クローラーを選択しクローラ時の実行を選ぶ

　↓

１分程度で処理が終わる

作成されたテーブルを確認してみよう

サイドバーのテーブルを接続すると、新しいテーブルが出来ていることが確認できる

テーブルの情報各種が見れる状態となっている。
不要なカラムを削除したりすることもできる

Athenaでの操作（データカタログへのアクセス）

ここまでできたら、作成されたData catalogにAthenaでアクセスし、
データが取り出せるかをテストする

シンプルなSQLを記述して実行、
無事にCSVファイルを取り込んだものからSQLが実行できることが確認できる。
※初回などS3に保存場所を確保していないときは、Run Queryが出来ないので設定してください。

Glueでの操作

ジョブを作成

ジョブのプロパティ設定

名前：適当に
IAMロール：先ほどの、Athenaで使用したものと同じ
Type：今回はSpark
スクリプトファイル名：デフォルト
スクリプトが保存されているS3パス：任意のパスを指定
一次ディレクトリ：任意のパスを指定

データソースの選択

最初にアップロードしたCSV選択

変換タイプの選択

デフォルト値

データターゲットの選択

データストア：AmazonS3
形式：Parquet
ターゲットパス：出力したいS3パスを指定

ソース列をターゲット列にマッピング

必要があれば修正、今回はそのまま次へ

ジョブの実行

エラーの時は、Cloud watch logに内容が書き出される

成功時にはステータスがSuccessedとなり
S3のout用フォルダに、Parquetフォーマットのファイルが作成されている。

もう一度、クローラ設定で、読み込ませてみる。

先ほどと同様に、クローラ設定をし、今度はparquetフォーマットのファイルを読み込ませて
同様にAthenaで取り出してみる

フォーマットがparquetに変換されたので
列単位での集計処理などが高速化されるデータフォーマットに変換ができました。

最後に

ここでやった処理は、以下の通りです。

CSV→テーブル変換→parquetで出力→テーブル変換

これだけだと、何が便利かわかりづらいのですが。

今回はオンデマンドで実行していたのですが、
実践の場面では、トリガーを組み合わせることで、
以下のような事が出来るようになる為、便利そうだと感じました。

何かしらのフォーマットをアップロード→スケジュールが来れば実行→最適な形式へ変換
定期出力されるCSV→スケジュールごとに実行して最適な形式へ変換