概要

従来DataFrameでしかできなかったWrite時のpartitionByに、DynamicFrameが対応しました。
https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-partitions.html

今回のやってみた内容は、"Glueの使い方的な②(csvデータをパーティション分割したparquetに変換)"と同じです。
csvデータをパーティション分割したparquetに変換します。

パーティション分割するジョブを作る

ジョブの内容

※"Glueの使い方的な①(GUIでジョブ実行)"(以後①とだけ書きます)と同様のcsvデータを使います

"csvデータのタイムスタンプのカラムごとにパーティション分割してparquetで出力する"

ジョブ名

se2_job7

クローラー名

se2_in0 (Glueの使い方的な②で作ったもの)
se2_out6

全体の流れ

前準備
ジョブ作成と修正
ジョブ実行と確認
出力データのクローラー作成、実行、Athenaで確認
別のカラムでパーティション分割

※①のGUIで作成したPySparｋスクリプトに最小限の変更を入れる形で進めます

前準備

ソースデータ(19件)

※①と同じデータ

csvlog.csv

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

データの場所

※①と同じ場所

$ aws s3 ls s3://test-glue00/se2/in0/
2018-01-02 15:13:27          0 
2018-01-02 15:13:44        691 cvlog.csv

S3のディレクトリ構成

Glueジョブの入力データは"in0"ディレクトリ配下、出力は"out6"ディレクトリ配下

$ aws s3 ls s3://test-glue00/se2/
                           PRE in0/
                           PRE out0/
                           PRE out1/
                           PRE script/
                           PRE tmp/

入力テーブルのクローラー

※①で作ったものを使います。

テーブルの情報は以下です。

ここから、ジョブ作成とPySparkスクリプト修正、出力データのクローラー作成を行っていきます

ジョブ作成と修正

①と同じ手順のGUIのみの操作でse2_job7ジョブを作成
この段階では①とほぼ同じ内容のジョブです
コードは以下になります。

処理内容は"S3の指定した場所に配置したcsvデータを指定した場所にparquetとして出力する"です。

se2_job7

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

## @params: [JOB_NAME]
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['JOB_NAME'])

sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)
## @type: DataSource
## @args: [database = "se2", table_name = "se2_in0", transformation_ctx = "datasource0"]
## @return: datasource0
## @inputs: []
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "se2", table_name = "se2_in0", transformation_ctx = "datasource0")
## @type: ApplyMapping
## @args: [mapping = [("deviceid", "string", "deviceid", "string"), ("uuid", "long", "uuid", "long"), ("appid", "long", "appid", "long"), ("country", "string", "country", "string"), ("year", "long", "year", "long"), ("month", "long", "month", "long"), ("day", "long", "day", "long"), ("hour", "long", "hour", "long")], transformation_ctx = "applymapping1"]
## @return: applymapping1
## @inputs: [frame = datasource0]
applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = datasource0, mappings = [("deviceid", "string", "deviceid", "string"), ("uuid", "long", "uuid", "long"), ("appid", "long", "appid", "long"), ("country", "string", "country", "string"), ("year", "long", "year", "long"), ("month", "long", "month", "long"), ("day", "long", "day", "long"), ("hour", "long", "hour", "long")], transformation_ctx = "applymapping1")
## @type: ResolveChoice
## @args: [choice = "make_struct", transformation_ctx = "resolvechoice2"]
## @return: resolvechoice2
## @inputs: [frame = applymapping1]
resolvechoice2 = ResolveChoice.apply(frame = applymapping1, choice = "make_struct", transformation_ctx = "resolvechoice2")
## @type: DropNullFields
## @args: [transformation_ctx = "dropnullfields3"]
## @return: dropnullfields3
## @inputs: [frame = resolvechoice2]
dropnullfields3 = DropNullFields.apply(frame = resolvechoice2, transformation_ctx = "dropnullfields3")
## @type: DataSink
## @args: [connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://test-glue00/se2/out6"}, format = "parquet", transformation_ctx = "datasink4"]
## @return: datasink4
## @inputs: [frame = dropnullfields3]
datasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = dropnullfields3, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://test-glue00/se2/out6"}, format = "parquet", transformation_ctx = "datasink4")
job.commit()

以下の部分を修正します。

42行目の"datasink4"の行を以下のように修正

partitionby=['year','month','day','hour']
datasink4 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(frame = dropnullfields3, connection_type = "s3", connection_options = {"path": "s3://test-glue00/se2/out6", "partitionKeys": ['year','month','day','hour']}, format = "parquet", transformation_ctx = "datasink4")

TODO

ジョブ実行と確認

ジョブ実行

対象ジョブにチェックを入れ、ActionからRun jobをクリックしジョブ実行します
出力が指定したyaerやmonthでパーティション分割されている。

コマンドで確認

s3のparquetファイルを確認
ローカルにダウンロードし、parquet-toolsで内容確認

# aws s3 cp s3://test-glue00/se2/out6/year=2017/month=11/day=14/hour=14/part-00000-c1945f99-ae0b-4d28-8642-49b87521b8da.snappy.parquet .
download: s3://test-glue00/se2/out6/year=2017/month=11/day=14/hour=14/part-00000-c1945f99-ae0b-4d28-8642-49b87521b8da.snappy.parquet to ./part-00000-c1945f99-ae0b-4d28-8642-49b87521b8da.snappy.parquet
# java -jar /root/parquet/parquet-mr/parquet-tools/target/parquet-tools-1.6.0rc7.jar head part-00000-c1945f99-ae0b-4d28-8642-49b87521b8da.snappy.parquet 
deviceid = iphone
uuid = 11123
appid = 9
country = FR