背景

Amazon EMR 6.15.0 上で Spark ジョブを実行中、S3 Tables Catalog（Iceberg）を使って S3 上のテーブルデータを処理したところ、以下のような Avro 関連エラーが発生しました：

java.lang.NoSuchMethodError: 'org.apache.avro.LogicalTypes$TimestampNanos org.apache.avro.LogicalTypes.timestampNanos()'

原因

EMR 6.15.0 標準で提供されている Iceberg (1.4.0-amzn-0) が 古い Avro を参照してしまう
クラスパス優先順で EMR 標準のライブラリが先に読み込まれるため、timestampNanos が見つからない

対応内容

1. Fat JAR（uber JAR）の作成

アプリケーション JAR に必要な依存をすべてまとめる
- Iceberg（例: 1.6.1 以上）
- Avro（1.11.4 に固定）
- S3 Tables Catalog（0.1.9 以上）
Maven Shade Plugin を使用して、依存をすべて統合した 1 つの JAR を作成
例: data_cahngeng_emr_v2.3.jar

2. Fat JAR の配置

S3 にアップロードして Step から参照

s3://example-bucket/jar/data_cahngeng_emr_v2.3.jar

3. MWAA から EMR Step を実行

spark-submit で fat JAR を直接指定

"Args": [
    "spark-submit",
    "--class", "com.example.Main",
    "--conf", "spark.driver.extraClassPath=data_cahngeng_emr_v2.3.jar",
    "--conf", "spark.executor.extraClassPath=data_cahngeng_emr_v2.3.jar",
    "s3://example-bucket/jars/data_cahngeng_emr_v2.3.jar"
]

ポイント

Spark が S3 から自動で JAR を Driver / Executor に配布
extraClassPath を設定することで EMR 標準の古い Iceberg より優先して読み込む

効果

EMR 6.15.0 標準の Iceberg / Avro によるバージョン競合を回避
timestampNanos エラーが解消
依存バージョンをプロジェクト側で明確に管理可能

まとめ

EMR 6.15.0 標準 JAR は古く競合しやすいため、fat JAR にまとめて依存を明示的に指定するのが安全
MWAA から EMR Step で実行する場合、S3 に置いた fat JAR を指定するだけで運用可能
今後も EMR 上で Iceberg を使う際のベストプラクティスとして有効

補足

■S3テーブルへ接続する際にウェアハウスやテーブル名などをどこに設定するか問題

①ジョブ単位で動的に設定したい場合
　ソースコードで SparkSession.builder().config(...) に書く

例）
spark = SparkSession.builder()
  .appName("IcebergWithS3Tables")
  .config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions")
  .config("spark.sql.catalog.s3tbl", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog")
  .config("spark.sql.catalog.s3tbl.catalog-impl", "software.amazon.s3tables.iceberg.S3TablesCatalog")
  .config("spark.sql.catalog.s3tbl.warehouse", "s3://your-s3tables-bucket/")
  .config("spark.sql.catalog.s3tbl.io-impl", "org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO")
  .getOrCreate()

②クラスター全体で統一したい場合
spark-defaults.conf や --conf で渡す

例）
spark-submit \
  --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \
  --conf spark.sql.catalog.s3tbl=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \
  --conf spark.sql.catalog.s3tbl.catalog-impl=software.amazon.s3tables.iceberg.S3TablesCatalog \
  --conf spark.sql.catalog.s3tbl.warehouse=s3://your-s3tables-bucket/ \
  --conf spark.sql.catalog.s3tbl.io-impl=org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO \
  your-app.jar

💡 Tips:

Maven Shade Plugin で作る fat JAR は依存のバージョン固定と排他設定も同時にできるので、複雑な依存関係の整理に便利！