Glue Data Catalogのバックアップとリストアをしてみる

概要

githubで公開している上記ツールを使うと以下ができます。

"Hive on EMRかHive on EC2のメタストア"を"RDSやEC2のMySQL"に保存しているデータ <==> Glue Data Catalog上のメタストアのデータ

(MySQLに直接接続パターンとS3に一度出力するパターンがあります)
Data Catalogを他のAWSアカウントのData Catalogに移行

よくあるケースとしては、既存のEMRのHiveメタ情報をGlue Data Catalogに移行やその逆方向で使うのですが、
Glue Data CatalogからS3にデータ出力ができるので、これはバックアップにも使えるではないかと思い試してみました。

このツールの制約

データベース、テーブル、およびパーティションだけを移行できます。列統計、特権、ロール、ファンクション、トランザクションなどの他のエンティティは移行できません。
レプリみたいな使い方はできない
バックアップ時に静止点は取れない

ジョブ名

se2_bk
(se2のデータベースをS3にバックアップ)
se2_restore
(S3に取得したse2のデータベースのバックアップをリストア)

バックアップリストア対象Database名

se2

全体の流れ

事前準備
バックアップジョブ作成と実行
リストアジョブ作成と実行

前準備

現在のテーブルの内容を確認

以下のような情報です
Database:se2
Table:se2_out0

この状態でバックアップを取得し、Schema情報に修正を加え、バックアップからのリストアで復元できることを確認します。

コードをS3にアップしておく

https://github.com/awslabs/aws-glue-samples/tree/master/utilities/Hive_metastore_migration
ここにある以下のコードをS3の任意の場所にアップロードしておきます。

export_from_datacatalog.py
hive_metastore_migration.py
import_into_datacatalog.py

git cloneしてスクリプトをアップ

code_upload

$ git clone https://github.com/awslabs/aws-glue-samples.git
$ cd aws-glue-samples/utilities/Hive_metastore_migration/src
$ ls
__init__.py			hive_metastore_migration.py
export_from_datacatalog.py	import_into_datacatalog.py
$ aws s3 cp ./ s3://test-glue00/script/  --exclude "*" --include "*.py" --recursive

バックアップジョブの作成と実行

GlueメニューのJobsから"Add job"をクリックし

ジョブ名をse2_bk
IAMロールは権限があるものを選択。なければ作成しておく。
※不明な場合は以下参考ください
https://qiita.com/pioho07/items/c9ce1d0677777f974ffe
This job runsを"An existing script that you provide"にチェックを入れ、
アップロードしたコードで、以下のData Catalogからエクスポートするコードのパスを入力
s3://test-glue00/se2/script/export_from_datacatalog.py

画面下部の"Script libraries and job parameters (optional)"をクリックし、
Python library pathに以下のパスを入力
s3://test-glue00/se2/script/hive_metastore_migration.py

ジョブ実行時の引数を付ける
--mode: to-s3
--region: ap-northeast-1
--database-names: se2
--output-path: s3://test-glue00/se2/bk_catalog/

こちらは補足としてオプションの内容

--mode set to to-s3, which means the migration is to S3.
--region the AWS region for Glue Data Catalog, for example, us-east-1. You can find a list of Glue supported regions here: http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#glue_region. If not provided, us-east-1 is used as default.
--database-names set to a semi-colon(;) separated list of database names to export from Data Catalog.
--output-path set to the S3 destination path that you configured with cross-account access.

"Next"->"Next"->"Finish"、これでジョブ実行します。

ジョブ成功

S3出力確認

リストアジョブ作成と実行

リストアを確認するためにスキーマの一部を変更しておきます。
Database:se2
Table:se2_out0

hourのカラムをbitint->intに変更しました。

リストアジョブ作成

GlueメニューのJobsから"Add job"をクリックし

ジョブ名をse2_restore
IAMロールは権限があるものを選択。なければ作成しておく。
※不明な場合は以下参考ください
https://qiita.com/pioho07/items/c9ce1d0677777f974ffe
This job runsを"An existing script that you provide"にチェックを入れ、
アップロードしたコードで、以下のData Catalogからエクスポートするコードのパスを入力
s3://test-glue00/se2/script/import_into_datacatalog.py

画面下部の"Script libraries and job parameters (optional)"をクリックし、
Python library pathに以下のパスを入力
s3://test-glue00/se2/script/hive_metastore_migration.py

ジョブ実行時の引数を付ける
--mode: from-s3
--region: ap-northeast-1
--database-input-path: s3://test-glue00/se2/bk_catalog/2018-02-08-02-59-25/databases/
--partition-input-path: s3://test-glue00/se2/bk_catalog/2018-02-08-02-59-25/partitions/
--table-input-path: s3://test-glue00/se2/bk_catalog/2018-02-08-02-59-25/tables/

こちらは補足としてオプションの内容

--mode set to from-s3
--region the AWS region for Glue Data Catalog, for example, us-east-1. You can find a list of Glue supported regions here: http://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#glue_region. If not provided, us-east-1 is used as default.
--database-input-path set to the S3 path containing only databases.
--table-input-path set to the S3 path containing only tables.
--partition-input-path set to the S3 path containing only partitions.

"Next"->"Next"->"Finish"、これでジョブ実行します。

ジョブ成功

確認

hourの型がintからbigintに戻っていてリストアが成功しています。パパっとできたわりになんだかうれしいです。

こういう時は"Compare versions"で

Databaseのse2ごと消しても問題なくリストアできました

To Be Continue

TODO

参考資料

Glueの使い方まとめ
https://qiita.com/pioho07/items/32f76a16cbf49f9f712f