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Amazon S3 TablesとAmazon S3 Metadataを動かしてみた / 20...

Amazon S3 TablesとAmazon S3 Metadataを動かしてみた / 20250125-niigata-5min-tech-lt

2025/01/25 (土)「Niigata 5分 Tech #15 With PHP勉強会 in 新潟」登壇資料

勉強会案内ページ
https://niigata-5min-tech.connpass.com/event/341808/

kasacchiful

January 25, 2025
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Transcript

  1. Amazon S 3 TablesとAmazon S 3 Metadataを動かしてみた 2 0 2

    5 / 0 1 / 2 5 Niigata 5 分Tech # 1 5 With PHP勉強会in新潟 笠原 宏
  2. 自己 紹介 2 笠原 宏 wクラスメソッド株式会社 データ事業本部 w新潟県新潟市在住 w好きなAWSサービス: S

    3 、Lambda、Step Functions wJAWS-UG新潟 支 部 / Python機械学習勉強会in新潟 / JaSST新潟 / SWANII / Cloud fl are Meetup Niigata / etc. wAWS Community Builder / 2 0 2 4 Japan AWS All Certi fi cations Engineer @kasacchiful @kasacchiful
  3. 私のPHP歴 4 PHPは5系まで • 4系、5系 • 10年以上まともに触ってない • その間、勉強会のハンズオンで少 し触る程度

    現在は仕事でPython / 趣味でRuby • 2005年   大 学での「データベース特論」講義の学習 用 に 自 宅にPHP/MySQL環境を整える ◦ PHP 4 系、MySQL 4 系 • 2006年   仕事でXoopsを導 入 する ◦ PHP 5 系、MySQL 5 系 • 2007年   軽くZend Framework (現Laminas Project) やSymfonyを触る (共に v 1 . 0 ) ◦ PHP 5 系、MySQL 5 系 • 2008年   仕事でRuby on Railsプロジェクト始動
  4. JAWS-UG 新潟 開催形式 5 本編勉強会 • 不定期開催 / 2〜3時間程度 /

    オフライン • 事前にテーマ決めて開催 プチキャッチアップ会 • 毎週 木 曜夜21時 / 1時間程度 / オンライン • その場で気になる記事 見 たり、お悩み相談受けたり
  5. Amazon S 3 Tables 7 AWS re:Invent 2 0 2

    4 で公開 • Apache Iceberg形式に最適化され たオブジェクトストア • Athena, EMR, Spark等からクエリ 可能 • 汎 用 ストレージと 比 べて最 大 3倍の クエリ性能 ・ 10倍のトランザク ション処理 IUUQTEFWDMBTTNFUIPEKQBSUJDMFTSFJOWFOUBNB[POTUBCMFT
  6. 実際に触ってみる 10 テーブル作成は、Spark Shellから spark.sql() を実 行 (今回はCloudShell上で) spark-shell \

    --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime- 3.5_2.12:1.6.1,software.amazon.s3tables:s3-tables-catalog-for-iceberg- runtime:0.1.3,software.amazon.awssdk:s3tables:2.29.26,software.amazon.awssdk:s3:2.29.26,so ftware.amazon.awssdk:sts:2.29.26,software.amazon.awssdk:kms:2.29.26,software.amazon.awssdk :dynamodb:2.29.26,software.amazon.awssdk:kms:2.29.26,software.amazon.awssdk:glue:2.29.26 \ --conf spark.sql.catalog.s3tablesbucket=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \ --conf spark.sql.catalog.s3tablesbucket.catalog- impl=software.amazon.s3tables.iceberg.S3TablesCatalog \ --conf spark.sql.catalog.s3tablesbucket.warehouse=<Table bucketのARN> \ --conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \ --conf spark.driver.extraJavaOptions="-Djava.security.manager=allow"
  7. 実際に触ってみる 11 テーブル作成は、Spark Shellから spark.sql() を実 行 (今回はCloudShell上で) spark.sql(" CREATE

    NAMESPACE IF NOT EXISTS s3tablesbucket.sample_namespace ") spark.sql(" SHOW NAMESPACES IN s3tablesbucket ").show() spark.sql(" CREATE TABLE IF NOT EXISTS s3tablesbucket.sample_namespace.sales ( product string, amount int, timestamp timestamp ) using iceberg ") spark.sql(" INSERT INTO s3tablesbucket.sample_namespace.sales ( product, amount, timestamp ) VALUES ( 'Laptop', 1200, '2023-12-01 10:30:00' ) “) ... spark.sql(" SELECT * FROM s3tablesbucket.sample_namespace.sales ").show()
  8. Amazon S 3 Metadata 15 AWS re:Invent 2 0 2

    4 で公開 • S 3 オブジェクトのメタデータを 自 動的に Apache Icebergテーブルに保存 • S 3 オブジェクトのメタデータを効率的に クエリ可能 • メタデータ: オブジェクトキー ・ 作成/変更 時間、ストレージクラス、暗号化状態など • ユーザ定義メタデータも設定 ・ クエリ可能 • バックエンドでS 3 Tablesを利 用 • 2025年1 月 現在: プレビュー中 IUUQTEFWDMBTTNFUIPEKQBSUJDMFTBNB[POTCVDLFUNFUBEBUBQSFWJFX
  9. まとめ 25 S 3 Tables と S 3 Metadata を

    動かしてみた • Amazon S 3 Tables ◦ Apache Iceberg形式に最適化されたオブジェクトストア • Amazon S 3 Metadata ◦ S 3 オブジェクトのメタデータを 自 動的にApache Icebergテーブル (S 3 Tables) に保存 • 分析 用 途に利 用 する際の選択肢の1つ ◦ Lake Formationを有効化する必要があるため、まずは別AWSアカウント上で検証を推奨
  10. JAWS-UG 新潟 #21 27 初 心 者向けコンテナハンズオン • 2025年3 月

    予定 ◦ 会場決まり次第、Connpassにて案内出します
  11. JAWS-UG 新潟 #22 & JAWS-UG 北陸新幹線 #3 28 4 月

    12 日 ( 土 ) に 上越で開催 • 2025年4 月 12 日 ( 土 ) 13:00 - 17:00 • ミュゼ雪 小 町 (上越市 高田 ) ◦ 北陸新幹線「上越妙 高 駅」乗り換え、えちごトキメキ鉄道「 高田 駅」から徒歩5分 ◦ 当 日 は「第100回 高田 城址公園 観桜会」開催期間中のため、例年通りならば新潟駅発の 臨時快速が出るはず (2025年1 月 現在は未定)