Amazon S3 TablesとAmazon S3 Metadataを触ってみた / 20250201-jawsug-tochigi-s3tables-s3metadata

2025/02/01 (土) JAWS-UG栃木支部#0 にて発表した資料。

勉強会サイト
https://jawsug-tochigi.connpass.com/event/342140/

Transcript

1. Amazon S 3 TablesとAmazon S 3 Metadataを触ってみた 2 0 2 5 / 0 2 / 0 1 JAWS-UG栃 木 #0 笠原 宏
2. 自己 紹介 2 • 好きなAWSサービス ◯ S 3 , Lambda, Step Functions • コミュニティ運営 ◦ JAWS-UG新潟 / Python機械学習勉強会 in 新潟 ◦ Cloudflare Meetup Niigata ◦ JaSST新潟 / ASTER正会員 / SWANII / etc. • AWS Community Builder ◦ Serverless (since 2 0 2 2 ) ◦ 笠原 宏 (@kasacchiful) ◦ クラスメソッド株式会社データ事業本部 ◦ JAWS-UG新潟 支 部 ◦ 新潟県新潟市在住 2
3. JAWS-UG 新潟 開催形式 3 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
4. Amazon S 3 Tables を触ってみた 4
5. Amazon S 3 Tables 5 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. 東京リージョンでも使える 6 IUUQTEFWDMBTTNFUIPEKQBSUJDMFTBNB[POTUBCMFTUPLZPSFHJPOHB
7. Amazon S 3 Tables の使 用 例 7 ログデータをData Firehoseを使って、S 3 Tablesに保管し、Athenaで分析
8. 実際に触ってみる 8 分析サービスとの統合を有効化すると、テーブルバケットが作成できる
9. 実際に触ってみる 9 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"
10. 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.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()
11. 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)
12. 実際に触ってみる 12 Lake Formationで権限付与すれば、AthenaからSelectクエリ実 行 できる
13. 補 足 : Spark導 入 が 面 倒なら、AWS CLIとAthenaで遊べます 13 テーブル作成までCLI、データ操作からAthena IUUQTEFWDMBTTNFUIPEKQBSUJDMFTTDIFNBEF fi OJUJPOTUBCMFTDSFBUFUBCMFXJUIBXTDMJ
14. Amazon S 3 Metadata を触ってみた 14
15. 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 IUUQTEFWDMBTTNFUIPEKQBSUJDMFTBNB[POTCVDLFUNFUBEBUBQSFWJFX
16. GAになりました 16 東京リージョンではまだ IUUQTEFWDMBTTNFUIPEKQBSUJDMFTHBBNB[POTNFUBEBUB
17. Amazon S 3 Metadata の使 用 例 17 画像ファイルのメタデータ情報を機械学習で読み取り、S 3 Metadataで保存
18. 実際に触ってみる 18 先にテーブルバケットを作成しておく
19. 実際に触ってみる 19 汎 用 バケット作成後、メタデータ設定を作成する
20. 実際に触ってみる 20 テーブルバケットとテーブル名を指定。テーブルは事前に作成不要。
21. 実際に触ってみる 21 Lake Formationで権限付与後、Athenaからメタデータテーブルが参照できる。
22. 実際に触ってみる 22 汎 用 バケットの画像ファイルを配置して数分後、メタデータが確認できる
23. 実際に触ってみる 23 アップロードやコピーの際に、ユーザ定義メタデータを編集できる
24. 実際に触ってみる 24 ユーザ定義メタデータの値を取得することも可能
25. まとめ 25
26. まとめ 26 S 3 Tables と S 3 Metadata を 触ってみた • 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
27. 宣伝 27
28. JAWS-UG 新潟 #21 28 初 心 者向けコンテナハンズオン • 2025年3 月 15 日 ( 土 ) 13:00開始 ◦ 会場: Prototype Cafe (新潟市中央区)
29. JAWS-UG 新潟 #22 & JAWS-UG 北陸新幹線 #3 29 4 月 12 日 ( 土 ) に 上越で初開催 • 2025年4 月 12 日 ( 土 ) 13:00 開始 (予定) • 会場: 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)
30. おしまい 30