[AWS Glue]S3とDynamoDBから取得したデータを結合（Join）するジョブを作ってみた

[AWS Glue]S3とDynamoDBから取得したデータを結合（Join）するジョブを作ってみた

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若槻龍太

若槻龍太

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Clock Icon2021.01.02

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こんにちは、CX事業本部の若槻です。

AWSのETLサービスであるAWS Glueでは、Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon DynamoDBなど様々なサービスにデータソース/ターゲットとして接続することができます。

今回は、AWS GlueでS3とDynamoDBから取得したデータを結合（Join）するジョブを作ってみました。

作ってみた

以下のような構成の、デバイスからIoT Core経由で送信される生データ（devices_raw_data）と、DynamoDBにて定義したデバイステーブル（devices）のデータを、GlueジョブでデバイスIDを元にして結合して分析用データ（devices_integrated_data）を作成する仕組みを作成します。

CloudFormationテンプレート

前述の構成の作成対象となるリソースをCloudFormationテンプレートで定義します。

※本来なら、デバイステーブル（DevicesDynamoDBTable）と生データのバケット（DevicesRawDataBucket）のリソースは別スタックで作成したい所ですが、今回は簡単のため同じスタックで作成してしまいます。

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'

Resources:
  DevicesDynamoDBTable:
    Type: AWS::DynamoDB::Table
    Properties:
      TableName: devices
      AttributeDefinitions:
        - AttributeName: id
          AttributeType: S
      KeySchema:
        - AttributeName: id
          KeyType: HASH
      BillingMode: PAY_PER_REQUEST

  DevicesRawDataBucket:
    Type: AWS::S3::Bucket
    Properties: 
      BucketName: !Sub devices-raw-data-${AWS::AccountId}-${AWS::Region}

  DevicesDataAnalyticsBucket:
    Type: AWS::S3::Bucket
    Properties: 
      BucketName: !Sub devices-data-analytics-${AWS::AccountId}-${AWS::Region}

  DevicesDataAnalyticsGlueDatabase:
    Type: AWS::Glue::Database
    Properties: 
      CatalogId: !Ref AWS::AccountId
      DatabaseInput:
        Name: devices_data_analystics

  RawDataGlueTable:
    Type: AWS::Glue::Table
    Properties:
      CatalogId: !Ref AWS::AccountId
      DatabaseName: !Ref DevicesDataAnalyticsGlueDatabase
      TableInput:
        Name: devices_raw_data
        TableType: EXTERNAL_TABLE
        Parameters:
          has_encrypted_data: false
          serialization.encoding: utf-8
          EXTERNAL: true
        StorageDescriptor:
          OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
          Columns:
            - Name: device_id
              Type: string
            - Name: timestamp
              Type: bigint
            - Name: state
              Type: boolean
          InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
          Location: !Sub s3://${DevicesRawDataBucket}/raw-data
          SerdeInfo:
            Parameters:
              paths: "device_id, timestamp, state"
            SerializationLibrary: org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe

  IntegratedDataGlueTable:
    Type: AWS::Glue::Table
    Properties:
      CatalogId: !Ref AWS::AccountId
      DatabaseName: !Ref DevicesDataAnalyticsGlueDatabase
      TableInput:
        Name: devices_integrated_data
        TableType: EXTERNAL_TABLE
        Parameters:
          has_encrypted_data: false
          serialization.encoding: utf-8
          EXTERNAL: true
        StorageDescriptor:
          OutputFormat: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
          Columns:
            - Name: device_id
              Type: string
            - Name: timestamp
              Type: bigint
            - Name: state
              Type: boolean
            - Name: location
              Type: string
          InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
          Location: !Sub s3://${DevicesDataAnalyticsBucket}/integrated-data
          SerdeInfo:
            Parameters:
              paths: "device_id, timestamp, state, location"
            SerializationLibrary: org.apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe

  ExecuteETLJobRole:
    Type: AWS::IAM::Role
    Properties:
      AssumeRolePolicyDocument:
        Version: 2012-10-17
        Statement:
          -
            Effect: Allow
            Principal:
              Service:
                - glue.amazonaws.com
            Action:
              - sts:AssumeRole
      Policies:
        - PolicyName: devices-data-etl-glue-job-policy
          PolicyDocument:
            Version: 2012-10-17
            Statement:
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - glue:StartJobRun
                Resource:
                 - !Sub arn:aws:glue:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:job/devices-data-etl
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - glue:GetPartition
                  - glue:GetPartitions
                  - glue:GetTable
                Resource:
                  - !Sub arn:aws:glue:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:catalog
                  - !Sub arn:aws:glue:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:database/${DevicesDataAnalyticsGlueDatabase}
                  - !Sub arn:aws:glue:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:table/${DevicesDataAnalyticsGlueDatabase}/${RawDataGlueTable}
                  - !Sub arn:aws:glue:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:table/${DevicesDataAnalyticsGlueDatabase}/${IntegratedDataGlueTable}
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - glue:GetJobBookmark
                Resource:
                  - !Sub arn:aws:glue:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:table/${DevicesDataAnalyticsGlueDatabase}/${RawDataGlueTable}
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - s3:ListBucket
                  - s3:GetBucketLocation
                Resource: 
                  - arn:aws:s3:::*
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - logs:CreateLogStream
                  - logs:CreateLogGroup
                  - logs:PutLogEvents
                Resource: !Sub arn:aws:logs:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:log-group:/aws-glue/jobs/*
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - s3:GetObject
                Resource:
                  - !Sub arn:aws:s3:::${DevicesRawDataBucket}/raw-data/*
                  - !Sub arn:aws:s3:::${DevicesDataAnalyticsBucket}/glue-job-script/devices-data-etl.py
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - s3:GetObject
                  - s3:PutObject
                Resource:
                  - !Sub arn:aws:s3:::${DevicesDataAnalyticsBucket}/glue-job-temp-dir/*
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - s3:PutObject
                Resource:
                  - !Sub arn:aws:s3:::${DevicesDataAnalyticsBucket}/integrated-data/*
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - dynamodb:ListTables
                Resource: 
                  - !Sub arn:aws:dynamodb:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:table/*
              -
                Effect: Allow
                Action:
                  - dynamodb:DescribeTable
                  - dynamodb:Scan
                Resource: 
                  - !Sub arn:aws:dynamodb:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:table/${DevicesDynamoDBTable}

  DevicesDataETLGlueJob:
    Type: AWS::Glue::Job
    Properties:
      Name: devices-data-etl
      Command:
        Name: glueetl
        PythonVersion: 3
        ScriptLocation: !Sub s3://${DevicesDataAnalyticsBucket}/glue-job-script/devices-data-etl.py
      DefaultArguments:
        --job-language: python
        --job-bookmark-option: job-bookmark-enable
        --TempDir: !Sub s3://${DevicesDataAnalyticsBucket}/glue-job-temp-dir
        --GLUE_DATABASE_NAME: !Sub ${DevicesDataAnalyticsGlueDatabase}
        --SRC_GLUE_TABLE_NAME: !Sub ${RawDataGlueTable}
        --DEST_GLUE_TABLE_NAME: !Sub ${IntegratedDataGlueTable}
        --DEVICES_TABLE_NAME: !Sub ${DevicesDynamoDBTable}
      GlueVersion: 2.0
      ExecutionProperty:
        MaxConcurrentRuns: 1
      MaxRetries: 0
      Role: !Ref ExecuteETLJobRole

Glueジョブスクリプト

import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.job import Job
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

args = getResolvedOptions(
  sys.argv,
  [
    'JOB_NAME',
    'GLUE_DATABASE_NAME',
    'SRC_GLUE_TABLE_NAME',
    'DEST_GLUE_TABLE_NAME',
    'DEVICES_TABLE_NAME'
  ]
)

sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session
job = Job(glueContext)
job.init(args['JOB_NAME'], args)

df = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
  database = args['GLUE_DATABASE_NAME'],
  table_name = args['SRC_GLUE_TABLE_NAME'],
  transformation_ctx = 'datasource'
).toDF()
df.show()

devices_df = glueContext.create_dynamic_frame_from_options(
  'dynamodb',
  connection_options={
    'dynamodb.input.tableName': args['DEVICES_TABLE_NAME']
  }
).toDF()
devices_df.show()

df = df.join(devices_df,
  df.device_id == devices_df.id,
  'left'
)
df.show()

df = df.select(
  'device_id',
  'timestamp',
  'state',
  'location'
)
df.show()

dyf = DynamicFrame.fromDF(df,
  glueContext,
  'integrated_data'
)

glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog(
  frame = dyf,
  database = args['GLUE_DATABASE_NAME'],
  table_name = args['DEST_GLUE_TABLE_NAME'],
  transformation_ctx = 'datasink'
)

job.commit()

スクリプトの解説

※ここでのshow()メソッドの表示結果は、後述の動作確認で使用した生データの場合の結果です。

生データをデータカタログを介してS3バケットから取得しています。

df = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
  database = args['GLUE_DATABASE_NAME'],
  table_name = args['SRC_GLUE_TABLE_NAME'],
  transformation_ctx = 'datasource'
).toDF()

取得した生データのDataFrameは次のようになります。

>> df.show()
+---------+-------------+-----+
|device_id|    timestamp|state|
+---------+-------------+-----+
| 7d4215d0|1608976046746| true|
| e36b7dfa|1608976059078| true|
| 7d4215d0|1608976150001|false|
| 20d43750|1609493741528| true|
+---------+-------------+-----+

デバイステーブルをDynamoDBから取得しています。

devices_df = glueContext.create_dynamic_frame_from_options(
  'dynamodb',
  connection_options={
    'dynamodb.input.tableName': args['DEVICES_TABLE_NAME']
  }
).toDF()

取得したデバイステーブルのDataFrameは次のようになります。

>> devices_df.show()
+--------+--------+------------+
|location|      id|  serial_num|
+--------+--------+------------+
|     A-2|a263163c|4E54533A3403|
|     A-1|7d4215d0|4E54533A3403|
|     B-1|e36b7dfa|ABEDF36C521B|
+--------+--------+------------+

生データとデバイステーブルをそれぞれのデバイスIDのカラムdevice_idとidを元に結合します。

df = df.join(devices_df,
  df.device_id == devices_df.id,
  'left'
)

結合後のDataFrameは次のようになります。20d43750は対応するデバイスIDのデータがデバイステーブルに無いため、location、id、serial_num列がnullとなっています。

>> df.show()
+---------+-------------+-----+--------+--------+------------+
|device_id|    timestamp|state|location|      id|  serial_num|
+---------+-------------+-----+--------+--------+------------+
| 20d43750|1609493741528| true|    null|    null|        null|
| e36b7dfa|1608976059078| true|     B-1|e36b7dfa|ABEDF36C521B|
| 7d4215d0|1608976046746| true|     A-1|7d4215d0|4E54533A3403|
| 7d4215d0|1608976150001|false|     A-1|7d4215d0|4E54533A3403|
+---------+-------------+-----+--------+--------+------------+

分析用データとして必要なカラムのみをSelectします。

df = df.select(
  'device_id',
  'timestamp',
  'state',
  'location'
)

Select後のDataFrameは次のようになります。

>> df.show()
+---------+-------------+-----+--------+
|device_id|    timestamp|state|location|
+---------+-------------+-----+--------+
| 20d43750|1609493741528| true|    null|
| e36b7dfa|1608976059078| true|     B-1|
| 7d4215d0|1608976046746| true|     A-1|
| 7d4215d0|1608976150001|false|     A-1|
+---------+-------------+-----+--------+

デプロイ

CloudFormationスタックをデプロイします。

% aws cloudformation deploy \
  --template-file template.yaml \
  --stack-name devices-data-analytics-stack \
  --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM \
  --no-fail-on-empty-changeset

GlueジョブのスクリプトをS3バケットにアップロードします。

% ACCOUNT_ID=<Account ID>
% AWS_REGION=<AWS Region>
% aws s3 cp devices-data-etl.py s3://devices-data-analytics-${ACCOUNT_ID}-${AWS_REGION}/glue-job-script/devices-data-etl.py

動作確認

生データをS3バケットにアップロードします。

{"device_id": "7d4215d0", "timestamp": 1608976046746, "state": true}
{"device_id": "e36b7dfa", "timestamp": 1608976059078, "state": true}
{"device_id": "7d4215d0", "timestamp": 1608976150001, "state": false}
{"device_id": "20d43750", "timestamp": 1609493741528, "state": true}

% aws s3 cp raw-data.json s3://devices-raw-data-${ACCOUNT_ID}-${AWS_REGION}/raw-data/raw-data.json

DynamoDBテーブルにデバイスマスターデータを登録します。

% aws dynamodb put-item --table-name devices \
  --item '{"id": {"S": "7d4215d0"}, "location": {"S": "A-1"}, "serial_num": {"S": "4E54533A3403"}}'
% aws dynamodb put-item --table-name devices \
  --item '{"id": {"S": "e36b7dfa"}, "location": {"S": "B-1"}, "serial_num": {"S": "ABEDF36C521B"}}'
% aws dynamodb put-item --table-name devices \
  --item '{"id": {"S": "a263163c"}, "location": {"S": "A-2"}, "serial_num": {"S": "4E54533A3403"}}'

ジョブを実行します。

% aws glue start-job-run --job-name devices-data-etl

SELECT * FROM "devices_data_analystics"."devices_integrated_data" limit 10

Athenaでdevices_integrated_dataに対してSelectクエリを実行すると、生データとデバイステーブルが結合されたデータが取得できました。

おわりに

AWS GlueでS3とDynamoDBから取得したデータを結合（Join）するジョブを作ってみました。

IoTデバイスから送信されるデータは最低限の情報しか持たせない場合が多いと思うので、IoTデータの分析をしたい場合に今回のような結合処理が役に立つかと思います。

参考

以上

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