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Glue DataBrewでデータを クリーニング、加工してみよう

suto
October 07, 2021
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Glue DataBrewでデータを クリーニング、加工してみよう

Developers.IO 2021 Decade で発表した資料です

suto

October 07, 2021
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  1. 13 Glue DataBrewとは サポートしているファイルタイプ 【⼊⼒ファイル】 • CSV • Parquet •

    Json • Excel 【区切り⽂字】 • カンマ(,) • コロン(:) • セミコロン(:) • パイプ(|) • タブ(¥t) • キャレット(^) • バックスラッシュ(\) • スペース 【圧縮タイプ】 • なし • Snappy • Gzip • LZ4 • Bzip2 • Deflate • Brotli 【出⼒ファイル】 • CSV • Parquet • Glue Parquet • AVRO • ORC • XML • Json • Tableau Hyper
  2. 14 Glue DataBrewとは 指定できるデータソース、出⼒先も充実してきた 【データソース】 • Amazon S3 • Amazon

    Redshift • Glueデータカタログ (S3、Redshift、RDS、Lake Formation) • Snowflake • その他データベース (JDBC接続経由) • サードパーティデータ (AWS Data Exchange またはAmazon AppFlow経由) 【出⼒先】 • Amazon S3 • Amazon Redshift • Glueデータカタログ (S3、Redshift、RDS 、Lake Formation ) • Snowflake • その他データベース (JDBC接続経由)
  3. 15 Glue DataBrewの料⾦ インタラクティブセッション(1.0$/30分) • プロジェクト画⾯を開くとセッション開始 • 未操作の時間が続けば⾃動でサスペンド • はじめてDataBrewを使う場合、最初の40セッションは無償

    ジョブ実⾏(0.48$/ノード/時間) • ジョブ実⾏に使⽤されたノード数に基づいて1時間ごとに課⾦ • デフォルトでは各ジョブに5ノード割り当て • 1ノード4vCPUs、16GBメモリ
  4. 17 Glue DataBrewの使いどころ (技術的に可能だが)DataBrewには向かないケース • 複雑なETL処理 →実現に膨⼤なステップ数となるため • 機械学習における特徴量計算 •

    データ分析における複数テーブルからの統計処理 →エンジニアからすればコード開発した⽅がラク • データ前処理⼯程を1つのサーバ内で⼀貫して素早く処理したい • Glue Databrewジョブの実⾏完了には時間がかかる • 同じ処理をコードで実⾏した⽅が早い