AWS LambdaとPyArrow3.0.0を使ってサクッとParquetファイルに変換する

石川覚

2021.03.24

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Apache Arrowは目覚ましい進化を遂げて、今年の１月にVersion3.0がリリースされ、今月から最新のpyarrow 3.0.0もpipコマンドで普通にインストールできるようになりました。以前ブログで取り上げた２年前のpyarrow 0.13.0は、decimal型やdate型のサポートされていませんでした。

本日は、２年前と同じテーマですが、最新のApache Arrow(PyArrow3.0.0)とLambda Functionを使って、S3にファイル出力したイベントで即座にParquetに変換してデータレイクへ配置する方法をご紹介します。

Apache Arrow(PyArrow)とは

Apache Arrowは、インメモリの列指向データフォーマットです。Hadoop/Spark(Hadoopのエコシステム)やPandas(PyDataのエコシステム)をはじめとするツール間でゼロコピーデータアクセスを目指し、Apache Arrowがその共通データフォーマットになるように設計されています。つまり、Apache Arrowに読み込むと他のツールとデータが共有できたり、様々なデータファイルフォーマットに出力できるようになります。

PyArrow3.0.0によるParquetファイルに変換

PyArrowから直接CSVファイルを読み込んでParquet出力する方法を用いて変換し、サポートしているデータ型をそれぞれ検証します。

サポートしているデータ型

Amazon AthenaとAmazon Redshift Spectrumの両方でサポートしているデータ型の主要なデータ型が、Apache Arrow（PyArrow3.0.0)でサポートされています。

※ Apache Arrowがサポートしている全てのデータ型は、Data Types and Schemasをご覧ください。

Python3	PyArrow	Amazon Athena	Amazon Redshift Spectrum	対応状況
int	int16	smallint	smallint	○
int	int32	int	integer	○
int	int64	bigint	bigint	○
float	float32	float	real	○
float	float64	double	double precision	○
decimal	decimal	decimal(x, y)	decimal	○
bool	bool_	boolean	boolean	○
str	string	string	varchar(65535)	○
str	string	char(n)	char(n)	○
str	string	varchar(n)	varchar(n)	○
date	date	date	date	○
datetime	timestamp	timestamp	timestamp	○

サンプルデータ

今回は、この組み合わせを試すために以下のカラムのデータ（sales.tsv）を用意しました。

No	カラム名	PyArroのデータ型の定義	実際のデータ
1	id	int16()	1
2	price	int32()	20000
3	total	int64()	300000000
4	price_profit	float32()	4.56
5	total_profit	float64()	67.89
6	discount	decimal(10, 2)	789012.34
7	visible	bool_()	True
8	name	string()	QuietComfort 35
9	created	date32()	2019-06-14
10	updated	timestamp('s')	2019-06-14 23:59:59

id  price   total   price_profit    total_profit    discount    visible name    created updated
1   20000   300000000   4.56    67.89   789012.34   True    QuietComfort 35 2019-06-14  2019-06-14 23:59:59

PyArrow3.0.0用のLambda Layerを作成する

Lambda動作環境の選定

今回は、TSVファイルに軽量・高速に変換するためAWS Lambdaを用います。Lambdaは、パッケージフォーマットとして、従来どおりLambda関数を用いる方法に加えて、コンテナイメージがサポートされました。複数のLambdaアプリケーションや関数から再利用されることを考慮して、デプロイパッケージは、Layerを用います。

Lambdaの制約事項

デプロイパッケージを問わず、以下の制約がありますので、このリソース条件で変換するように実装します。

ローカルのストレージ（/tmp）は512MB
メモリは最大10GB（メモリ10GBの場合は、vCPU x 6）

現在のPyArrow3.0.0は、S3から直接読み込みはサポートされていませんので、boto3で/tmpにコピーしたファイルをarrow形式でメモリに読み込んだ後、Parquet形式で/tmpに書き出してS3のデータレイクストレージにboto3でコピーします。そのため、入出力ファイルは512MBが上限になります。この上限を超えたいのなら、EFSでストレージをマウントするなどご検討ください。

Lambda Layerを作成

作成するために最新のAmazon Linux2のEC2インスタンス上で作成します。今日現在のEC2インスタンスのPython3のデフォルトバージョンであるPython3.7（3.7.9）をインストールします。

Amazon Linux 2（t3.nano）
Python 3 (3.7.9)

コンパイラや開発用ライブラリを事前にインストールして準備します。

[ec2-user@ip-10-0-0-247 ~]$ sudo yum install gcc gcc-c++ kernel-devel python-devel libxslt-devel libffi-devel openssl-devel
読み込んだプラグイン:extras_suggestions, langpacks, priorities, update-motd
amzn2-core                                                                                                                           | 3.7 kB  00:00:00
パッケージ python-devel-2.7.18-1.amzn2.0.3.x86_64 はインストール済みか最新バージョンです
依存性の解決をしています
--> トランザクションの確認を実行しています。
---> パッケージ gcc.x86_64 0:7.3.1-12.amzn2 を インストール
:
:
完了しました!

本題のLambda Layerを作成します。Layerのランタイムのサイズは130MBです。（Layerのランタイムの展開後の最大サイズは150MB未満）

[ec2-user@ip-10-0-0-247 ~]$ mkdir python
[ec2-user@ip-10-0-0-247 ~]$ pip3 install -t ./python pyarrow
[ec2-user@ip-10-0-0-247 ~]$ ll python/
合計 8
drwxrwxr-x  2 ec2-user ec2-user   66  3月 23 07:41 bin
drwxrwxr-x 18 ec2-user ec2-user 4096  3月 23 07:41 numpy
drwxrwxr-x  2 ec2-user ec2-user  158  3月 23 07:41 numpy-1.20.1.dist-info
drwxrwxr-x  2 ec2-user ec2-user  154  3月 23 07:41 numpy.libs
drwxrwxr-x  7 ec2-user ec2-user 4096  3月 23 07:41 pyarrow
drwxrwxr-x  2 ec2-user ec2-user  165  3月 23 07:41 pyarrow-3.0.0.dist-info
[ec2-user@ip-10-0-0-247 ~]$ du -s python
130412	python

[ec2-user@ip-10-0-0-247 ~]$ zip -r pyarrow.zip python
  adding: python/ (stored 0%)
  adding: python/numpy.libs/ (stored 0%)
  adding: python/numpy.libs/libz-eb09ad1d.so.1.2.3 (deflated 50%)
:
:
  adding: python/bin/f2py3.7 (deflated 25%)
  adding: python/bin/plasma_store (deflated 31%)

[ec2-user@ip-10-0-0-247 ~]$ ll pyarrow.zip
-rw-rw-r-- 1 ec2-user ec2-user 39123022  3月 23 07:42 pyarrow.zip

このランタイム（pyarrow.zip）をpyarrowというレイヤ名で登録します。

Lambda関数の作成

データの型指定

今回用いるデータ型を先頭でインポートしています。column_typesにカラム名とデータ型をKEY/VALUEで指定します。上記の一覧表に記載したデータ型をすべて指定しています。

from pyarrow import int16, int32, int64, float64, float32, bool_, date32, date64, decimal128, timestamp, string, Table, parquet as pq
：
：
    column_types = {
        'id': int16(),
        'price': int32(),
        'total': int64(),
        'price_profit': decimal128(5,2),
        'total_profit': float32(),
        'discount': float64(),
        'visible': bool_(),
        'name': string(),
        'created': date32(),
        'updated': timestamp('s')
    }

入力データの読み込み

ReadOptions()
- スレッド数、ブロックサイズ、メモリプール、などの入力ファイルの読み込みの挙動を指定します。
- （？）このTSVファイルは、先頭はヘッダ行なので、skip_rows=1が必要だが指定しなくてもスキップされた。
ParseOptions()
- 入力ファイルのフォーマットを指定します。
ConvertOptions()
- 入力データのデータ型指定、スキーマ検証、NULLの取り扱いなどを指定します。
read_csv()
- 入力ファイルパスや上記のオプションを指定して、arrow形式のメモリに読みます。
- tsvの場合はread_csv()ですが、jsonの場合はread_json()を用います。

def get_pyarrow_table(input_files: str, column_types: dict) -> Table:
    readoptions = ReadOptions(
        use_threads=True,  # 複数の読み取りスレッドの利用
        block_size=1000  # 読み取りブロック数
    )
    parseoptions = ParseOptions(
        delimiter='\t',  # タブ区切り指定
        double_quote=False,  # ダブルクオートで括らない
        escape_char='\'',  # エスケープ文字の指定
    )
    convertoptions = ConvertOptions(
        check_utf8=True,  # 文字列カラムのUTF-8妥当性をチェック
        column_types=column_types,  # 列のデータ型を辞書型で渡す
        null_values=['']  # データ内のNULLを表す文字列
    )
    pyarrow_table = read_csv(
        input_file=input_files,
        read_options=readoptions,
        parse_options=parseoptions,
        convert_options=convertoptions
    )
    return pyarrow_table

出力データの書き込み

arrow形式のメモリを指定したファイル形式やオプションに従い、Parquetファイル出力します。


    pq.write_table(
        arrow_table,
        output_file,
        compression='snappy',  # snappyで圧縮
        flavor=['spark'],  # spark互換の設定
        version='1.0',
    )

デプロイした関数

実際にデプロイしたLambda関数（S3EventCSVtoParquet）は以下のとおりです。

import os
import urllib.parse
from pyarrow.csv import read_csv, ReadOptions, ParseOptions, ConvertOptions
from pyarrow import int16, int32, int64, float64, float32, bool_, date32, date64, decimal128, timestamp, string, Table, parquet as pq
from botocore.exceptions import ClientError
import boto3

#
# Functions
#
def get_pyarrow_table(input_files: str, column_types: dict) -> Table:
    readoptions = ReadOptions(
        use_threads=True,  # 複数の読み取りスレッドの利用
        block_size=1000  # 読み取りブロック数
    )
    parseoptions = ParseOptions(
        delimiter='\t',  # タブ区切り指定
        double_quote=False,  # ダブルクオートで括らない
        escape_char='\'',  # エスケープ文字の指定
    )
    convertoptions = ConvertOptions(
        check_utf8=True,  # 文字列カラムのUTF-8妥当性をチェック
        column_types=column_types,  # 列のデータ型を辞書型で渡す
        null_values=['']  # データ内のNULLを表す文字列
    )
    pyarrow_table = read_csv(
        input_file=input_files,
        read_options=readoptions,
        parse_options=parseoptions,
        convert_options=convertoptions
    )
    return pyarrow_table


def tsv2parquet(input_file: str, output_file: str, column_types: dict):
    arrow_table = get_pyarrow_table(
        input_file,
        column_types
    )
    if os.path.exists(input_file):
        os.remove(input_file)
    pq.write_table(
        arrow_table,
        output_file,
        compression='snappy',  # snappyで圧縮
        flavor=['spark'],  # spark互換の設定
        version='1.0',
    )

    
def get_target_key(source_key: str):
    source_tok = source_key.split('/')
    source_file = source_tok[-1]
    file_prefix = source_file.split('.')[0]
    target_key = source_tok[0] + '/target/' + file_prefix  + '.parquet'
    return target_key


def lambda_handler(event, context):
    source_bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    source_key = urllib.parse.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key'], encoding='utf-8')
    s3resource = boto3.resource('s3')

    target_bucket = source_bucket
    target_key = get_target_key(source_key)

    source_files = '/tmp/' + source_key.split('/')[-1]
    target_file = '/tmp/' + target_key.split('/')[-1]

    try:
        s3resource.Bucket(source_bucket).download_file(Filename=source_files, Key=source_key)
        column_types = {
            'id': int16(),
            'price': int32(),
            'total': int64(),
            'price_profit': decimal128(5,2),
            'total_profit': float32(),
            'discount': float64(),
            'visible': bool_(),
            'name': string(),
            'created': date32(),
            'updated': timestamp('s')
        }
        tsv2parquet(source_files, target_file, column_types)
        s3resource.Bucket(target_bucket).upload_file(Filename=target_file, Key=target_key)
        if os.path.exists(target_file):
            os.remove(target_file)
    except ClientError as e:
        print(e)

S3イベントの設定

上記のLambda LayerとLambda関数と登録した後、入力データファイルのS3バケットとPrefix、Suffixを指定して、オブジェクト作成イベント（All object create events）で、このLambda関数を起動するイベントを登録します。あとは、入力ファイルをS3にコピーすると自動的にLambda関数が呼び出され、Parquetファイルが出力されます。

動作検証

変換結果の確認

Parquetにフォーマット変換されたsales.parquetをGlue Crawlerで自動認識させてクエリした結果は以下のとおり、正しく変換されました。

もちろん、AthenaのDDLからもその結果が確認できます。

CREATE EXTERNAL TABLE `target`(
  `id` smallint, 
  `price` int, 
  `total` bigint, 
  `price_profit` float, 
  `total_profit` double, 
  `discount` decimal(10,2), 
  `visible` boolean, 
  `name` string, 
  `created` date, 
  `updated` timestamp)
ROW FORMAT SERDE 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
  's3://cm-bucket/pyarrowutil/target/'
TBLPROPERTIES (
  'CrawlerSchemaDeserializerVersion'='1.0', 
  'CrawlerSchemaSerializerVersion'='1.0', 
  'UPDATED_BY_CRAWLER'='sales', 
  'averageRecordSize'='778', 
  'classification'='parquet', 
  'compressionType'='none', 
  'objectCount'='1', 
  'recordCount'='1', 
  'sizeKey'='3528', 
  'typeOfData'='file')

パフォーマンス検証

実用性を検証するため、上記のソースを書き換えて約100MBデータ（customer0002_part_00.gz）をParquetファイルに変換してみます。

メモリとタイムアウトの変更

データサイズが大きいので、メモリを128MBから5120MB、タイムアウトを3秒から3分に変更しました。（この値は、あくまでも私の動物の「感」で、何の根拠もありません。）

カラムの定義の変更

        column_types = {
            'c_custkey': int32(),
            'c_name': string(),
            'c_address': string(),
            'c_city': string(),
            'c_nation': string(),
            'c_region': string(),
            'c_phone': string(),
            'c_mktsegment': string(),
        }

入力フォーマットの定義

PSVファイルは、先頭からデータ行なので、skip_rows=0などつけなくても済むはずだが、先頭行はカラム名として設定されてしまう現象が発生。そのため、columnnames_optionsをReadOptionsにcolumnnames_options指定して、カラム名を設定しています。

また、今回はPSV（パイプ文字区切りファイル）のため、delimiter='|'と指定しています。

def get_pyarrow_table(input_files: str, column_types: dict) -> Table:
    columnnames_options = [
        'c_custkey',
        'c_name',
        'c_address',
        'c_city',
        'c_nation',
        'c_region',
        'c_phone',
        'c_mktsegment',
    ]
    readoptions = ReadOptions(
        use_threads=True,  # 複数の読み取りスレッドの利用
        block_size=1000,  # 読み取りブロック数
        column_names=columnnames_options, #column_names
    )
    parseoptions = ParseOptions(
        delimiter='|',  # パイプ文字区切り指定
        double_quote=False,  # ダブルクオートで括らない
        escape_char='\'',  # エスケープ文字の指定
    )
:
:  
    return pyarrow_table

変換結果（100MBの.gzファイルの変換）

ファイルサイズ

変換のみなら、この圧縮ファイル（customer0002_part_00.gz）100MBを展開すると286.5MBあり、変換後のParquetファイルは118.4MBでした。

処理時間

30.01秒：入出力ファイルの変換のみ
33.47秒：入出力ファイルの変換、S3のダウンロード・アップロード

AWS利用費の試算

5,120MB(0.0000000833USD/ms)なので、AWS料金を試算すると0.002788051(USD)です。Glueと比較すると圧倒的な速さと安さです。

0.002788051(USD) = 0.0000000833 ✕ 1000 ✕ 33.47

まとめ

2年前のpyarrow 0.13.0は、decimal型やdate型のサポートされていませんでしたが、pyarrow 3.0.0では、主要なデータ型をサポートし、AthenaやRedshift Spectrumが正常に認識できるParquetファイルが生成できることを確認できました。

これまではAWS GlueのETLジョブを用いてParquetを生成していましたが、単純なフォーマット変換だけであれば、AWS LambdaとPyArrowの組み合わせで代用できるようになり、データレイクなどのサーバレスアナリティクスが加速します。Glue（Spark）は、データを変換して、DataFrameをソートしたり、ParquetファイルをPartitioningやBucketingして出力も可能ですので、利用目的に応じて使い分けると良いでしょう。

データ分析界のスタープレーヤーが集まって生み出されたApache Arrowですが、まだまだ進化が終わる気配がありません。機能やファイルフォーマットサポートなど、今後も引き続きウオッチしたいと思います。