[AWS Glue]ジョブブックマークの動作を確認してみた

[AWS Glue]ジョブブックマークの動作を確認してみた

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若槻龍太

若槻龍太

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Clock Icon2021.01.06

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こんにちは、CX事業本部の若槻です。

AWS Glueでは、ジョブブックマークという機能を使用することにより、最後のジョブ実行以降の増分データのみを処理対象とすることが可能です。

今回は、ジョブブックマークが有効なGlueジョブで、前回のジョブ実行で処理済みのパーティションやS3オブジェクトに増分データが追加された場合の次回のGlueジョブでの動作を確認してみました。

確認すること

具体的は、AWSドキュメントに記載されている下記仕様通りの動作となるかを実際に確認してみます。

S3 に保存されている処理対象のファイルを識別するため、ジョブブックマークはファイル名ではなくオブジェクトの最終変更時刻を確認します。ジョブが最後に実行されてから入力オブジェクトが変更された場合、ジョブが再度実行されるときに入力オブジェクトが再処理されます。

AWS Glue データカタログ内の特定のパーティションの作成タイムスタンプが、ジョブブックマークによってキャプチャされた最後のジョブ実行のタイムスタンプよりも古い場合、パーティションがスキップされます。

確認してみた

環境作成

動作確認環境を作成します。

CloudFormationスタック

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'

Resources:
  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
        PartitionKeys:
          - Name: year
            Type: string
          - Name: month
            Type: string
          - Name: day
            Type: string

  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: year
              Type: string
            - Name: month
              Type: string
            - Name: day
              Type: string
          InputFormat: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
          Location: !Sub s3://${DevicesDataAnalyticsBucket}/integrated-data
          SerdeInfo:
            Parameters:
              paths: "device_id, timestamp, state, year, month, day"
            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/*

  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}
      GlueVersion: 2.0
      ExecutionProperty:
        MaxConcurrentRuns: 1
      MaxRetries: 0
      Role: !Ref ExecuteETLJobRole

データソースとなるGlueデータカタログのリソース定義です。パーティションキーはyear、month、dayとなります。

  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
        PartitionKeys:
          - Name: year
            Type: string
          - Name: month
            Type: string
          - Name: day
            Type: string

Glueジョブのリソース定義です。ジョブブックマークを有効にする場合はjob-bookmark-optionをjob-bookmark-enableとする必要があります。

  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}
      GlueVersion: 2.0
      ExecutionProperty:
        MaxConcurrentRuns: 1
      MaxRetries: 0
      Role: !Ref ExecuteETLJobRole

Glueジョブスクリプト

GlueジョブのPySparkスクリプトは下記のようになります。今回は処理内容ではなく処理対象のデータが何であるかを確認したいので、データソースから取得したデータを変更を加えずデータターゲットに書き込むだけの処理内容となっています。

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'
  ]
)

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()

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()

データソースからのデータ取得時にジョブブックマークを使用する場合は、create_dynamic_frame.from_catalog()でtransformation_ctxオプションを指定します。

For job bookmarks to work properly, enable the job bookmark parameter and set the transformation_ctx parameter. If you don't pass in the transformation_ctx parameter, then job bookmarks are not enabled for a dynamic frame or a table used in the method. 

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

デプロイ

以降のコマンド実行で使用する変数を定義します。

% AWS_REGION=ap-northeast-1
% ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity | jq -r ".Account")
% RAW_DATA_BUCKET=s3://devices-raw-data-${ACCOUNT_ID}-${AWS_REGION}
% DATA_ANALYTICS_BUCKET=s3://devices-data-analytics-${ACCOUNT_ID}-${AWS_REGION}

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。

%	aws s3 cp devices-data-etl.py \
    ${DATA_ANALYTICS_BUCKET}/glue-job-script/devices-data-etl.py

動作確認

確認１：新規パーティション・新規オブジェクト

Glueジョブで未処理の新規パーティションに新規オブジェクトとしてデータが作成された場合のジョブ実行時の動作を確認してみます。（後続の確認2,3と比較のため）

データが記載されたオブジェクトraw-data-A.jsonをS3バケットのパーティションパスに作成します。

{"device_id": "3ff9c44a", "timestamp": 1609348014, "state": true}

% aws s3 cp raw-data-1.json \
    ${RAW_DATA_BUCKET}/raw-data/year=2021/month=01/day=06/raw-data-A.json

データカタログのパーティションを更新します。

% aws athena start-query-execution \
  --query-string "MSCK REPAIR TABLE ${GLUE_DATABASE_NAME}.${RAW_DATA_GLUE_TABLE_NAME}" \
  --work-group primary

ジョブを実行します。

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

スクリプト内でのdf.show()の出力を見ると、下記のように追加したデータが過不足なく取得できていることが分かります。

>>> df.show()
+---------+----------+-----+----+-----+---+
|device_id| timestamp|state|year|month|day|
+---------+----------+-----+----+-----+---+
| 3ff9c44a|1609348014| true|2021|   01| 06|
+---------+----------+-----+----+-----+---+

データターゲットのデータカタログからデータを取得してみます。

SELECT * FROM "devices_data_analystics"."devices_integrated_data"

データソースから取得されたデータがデータターゲットにロードされています。

確認２：処理済みパーティション・新規オブジェクト

前回のGlueジョブで処理済みのパーティションに新規オブジェクトとしてデータが作成された場合のジョブ実行時の動作を確認してみます。

データが記載されたオブジェクトraw-data-B.jsonをS3バケットの前回と同じパーティションパスに作成します。

{"device_id": "e36b7dfa", "timestamp": 1609375822, "state": true}

% aws s3 cp raw-data-2.json \
		${RAW_DATA_BUCKET}/raw-data/year=2021/month=01/day=06/raw-data-B.json

ジョブを実行します。

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

スクリプト内でのdf.show()の出力を見ると、下記のように追加したデータが過不足なく取得できていることが分かります。

>>> df.show()
+---------+----------+-----+----+-----+---+
|device_id| timestamp|state|year|month|day|
+---------+----------+-----+----+-----+---+
| e36b7dfa|1609375822| true|2021|   01| 06|
+---------+----------+-----+----+-----+---+

データターゲットのデータカタログからデータを取得してみます。

SELECT * FROM "devices_data_analystics"."devices_integrated_data"

データソースから取得された追加のデータ（device_id=e36b7dfa）がデータターゲットにロードされています。

確認３：処理済みパーティション・処理済みオブジェクト

前回のGlueジョブで処理済みのオブジェクトに追記によりデータが追加された場合のジョブ実行時の動作を確認してみます。

前回処理したものと同じ名前で、2行目にデータが追記されたオブジェクトraw-data-B.jsonを、S3バケットの前回と同じパーティションパスに作成します。

{"device_id": "e36b7dfa", "timestamp": 1609375822, "state": true}
{"device_id": "7d4215d0", "timestamp": 1609497057, "state": false}

% aws s3 cp raw-data-3.json \
		${RAW_DATA_BUCKET}/raw-data/year=2021/month=01/day=06/raw-data-B.json

ジョブを実行します。

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

スクリプト内でのdf.show()の出力を見ると、下記のように今回追記したデータに加えて、前回処理したデータが重複して取得されていることが分かります。

>>> df.show()
+---------+----------+-----+----+-----+---+
|device_id| timestamp|state|year|month|day|
+---------+----------+-----+----+-----+---+
| e36b7dfa|1609375822| true|2021|   01| 06|
| 7d4215d0|1609497057|false|2021|   01| 06|
+---------+----------+-----+----+-----+---+

データターゲットのデータカタログからデータを取得してみます。

SELECT * FROM "devices_data_analystics"."devices_integrated_data"

今回はデータターゲットには追加のデータがロードされていませんでした。

この動作は、ジョブブックマークはデータソースからのデータ取得時だけでなく、データターゲットへのデータロード時にも適用させることができるためです。

データターゲットへのデータロード時にジョブブックマークを使用する場合も、write_dynamic_frame.from_catalog()でtransformation_ctxオプションを指定します。

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

まとめ

検証結果をまとめると下記の通りとなりました。（データソースからのデータ取得、データターゲットへのデータロードのいずれでもジョブブックマークを有効にした場合）冒頭で示したAWSドキュメント通りの仕様となりました。

  1. 前回までのジョブで処理済みのパーティション内に作成されたオブジェクトのデータは、データソースからの取得、データターゲットへのロードの対象となる。
  2. 前回までのジョブで処理済みのオブジェクトにデータが追記された場合は、そのオブジェクトのデータはデータソースからの取得の対象となる（ジョブ内でのデータの重複が発生する）が、データターゲットへのロードの対象とはならない（データの欠損が発生する）。

ちなみに、Amazon Kinesis Data FirehoseによりS3バケットへ配信されたデータをGlueジョブのデータソースとする場合は、レコードが重複なく保持されているバッファごとにランダムな名前のオブジェクトが作成されるので、2.の仕様を懸念する必要はなさそうです。

The frequency of data delivery to Amazon S3 is determined by the Amazon S3 Buffer size and Buffer interval value that you configured for your delivery stream. Kinesis Data Firehose buffers incoming data before it delivers it to Amazon S3.

The Amazon S3 object name follows the pattern DeliveryStreamName-DeliveryStreamVersion-YYYY-MM-dd-HH-MM-SS-RandomString,

おわりに

ジョブブックマークが有効なGlueジョブで、前回のジョブ実行で処理済みのパーティションやS3オブジェクトに増分データが追加された際の動作を確認してみました。

このようにGlueのジョブブックマークはデータの処理履歴を裏側でよろしく管理してくれてとても便利なのでGlueジョブを使う際は是非とも有効活用したいですね。

参考

以上

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