AWS Glue
ETLを行うサービス
概要
Glueジョブが以下のサービス構成です。
Glueジョブ
Glue Python Shellジョブ
Glue Sparkジョブ
Glue Rayジョブ ←これはどの階層なのか分からなかった
Glue DataBrew
基本的にGlueジョブというと分散処理エンジンのSparkを積み込んだGlue Sparkジョブで、これを使わないとあんまGlueを使う意味もないと思うのですが、 Python Shellジョブが非常に使い勝手がよく、市民権を得ている感じになっています。（個人の感想）
Glue RayはSparkが使えない人向けに去年新しくでたやつらしいです。
DataBrewは、GUI操作でETLを作れるみたいなのがちょっと前に流行って出てきた感じのやつです。Glue Stuioとはちょっと違って、データを見ながら処理を作っていく感じです
ワークフロー機能は昔からある機能で、簡易的にGlueジョブの処理順だったり起動タイマーを設定できるんですが、普通にStep Functionsでいいかなぁと思っています。
ブループリントはGlueワークフローを一発でデプロイできるやつだったはずですが、あんま使ったことはないですね。 良さそうだったら掘ってもらってもいいと思うのですが、どうせならCodeCatalystのAWS Glue ETLブループリントの方からやった方がナウでヤングな感じがします。
Glue Studioはビジュアルエディタでぽちぽちするやつですね。
Materialied VIewと普通のviewの違いは、Glue Elastic Viewsという機能があってMaterialied VIewを提供しているはずなのですが、一生プレビューなのでviewしかないと思っていてよいと思います。
LakeFormationとGlueの関係性は、LFはタグベースでアクセスコントロールするので、Glueジョブに付けるIAMロールに対してタグをつけることでテーブルへのアクセス制御をすることになると思います。
Git統合
CodeCommitおよびGitHubと連携してジョブをバージョン管理可能。
1つのレポジトリで複数ジョブに対応させられる。
ジョブ毎にフォルダが分かれる。
pushした際のコンフリクトは強制上書きされるため注意が必要。
ベストプラクティスとして、ブランチをユーザ毎に分けるなどをした方が良い。
参考記事
アップデート
Cloudwatchで特定のGlueリソースの利用状況を監視し、適切なCloudWatchアラームを設定することが可能に
Glue CrawlerはS3からデータスキーマとパーティションを抽出し、AWS Glue Data Catalogに入力することでメタデータを最新の状態に保つ機能
本リリースでは、AWS Glue Crawlerが新しいAWS Glue Data Catalogテーブルを作成する際に、手動で作成する必要がなく、デフォルトでパーティションインデックスも作成される
これにより、数百万のパーティションを持つテーブルのパーティションメタデータの取得とフィルタリングに要する時間を短縮
これまでの、--write-shuffle-files-to-s3や--write-shuffle-spills-to-s3 を有効にするワークアラウンドも今後も有効とのこと
しかしより直接的な選択肢としてスケールアップできる選択肢ができた感じ
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