AWS Black Belt - AWS Glue

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1
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社
ソリューションアーキテクト下佐粉昭
2017.10.18
【AWS Black Belt Online Seminar】
AWS Glue

2
自己紹介
下佐粉昭（しもさこあきら）
Twitter - @simosako
所属：
アマゾンウェブサービスジャパン
技術統括本部エンタープライズソリューション部
ソリューションアーキテクト
好きなAWSサービス:Redshift, RDS, S3
人間が運用等から解放されて楽になるサービスが好きです

3
AWS Black Belt Online Seminar へようこそ！
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4
AWS Black Belt Online Seminar とは
AWSJのTechメンバがAWSに関する様々な事を紹介するオンラインセミナーです
【火曜 12:00~13:00】
主にAWSのソリューションや
業界カットでの使いどころなどを紹介
(例：IoT、金融業界向け etc.)
【水曜 18:00~19:00】
主にAWSサービスの紹介や
アップデートの解説
(例：EC2、RDS、Lambda etc.)
※開催曜日と時間帯は変更となる場合がございます。
最新の情報は下記をご確認下さい。
オンラインセミナーのスケジュール&申し込みサイト
• https://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/webinars/

5
内容についての注意点
• 本資料では2017年10月18日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最
新の情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。
• 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に
相違があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。
• 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、別途
消費税をご請求させていただきます。
• AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is
subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at
http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this
document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based
on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on
your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.

6
Agenda
• AWS Glueとは
• AWS Glueの機能
• データカタログ
• ジョブオーサリング
• オーケストレーション
• 開発環境
• 落穂ひろい
• まとめ
• 補足資料

7
AWS Glueとは

8
増え続けるデータに対応するために...
①データをデータレイクに集め、多様な分析につなげる
②分析は分散処理可能なインフラの上で実現
大規模データ分析 on クラウド
収集データレイク
（保存）
分析可視化
データを収集し、
データレイクへ
格納
全期間保存
共通APIでア
クセス
可視化
分散処理
可能な技術
分析
分散処理
可能な技術API

9
分析
分析
データレイク
AWSサービスでの実現例
①データをデータレイク(S3)に集め、多様な分析につなげる
②分析は分散処理可能なインフラの上で実現（Redshift, Athena, EMR...)
③データソースからの収集やプリプロセス（前処理、ETL）は？
収集
可視化
Amazon
Redshift
Anazon
QuickSight
Amazon S3
BI＋EC2
プリプロセス
全データ変形済
Amazon
Athena
？
？

10
AWS上のETL(Extract, Transform and Load)サービス
巨大データへのETL処理を...
「分散処理」で対応
「サーバレス」で提供
AWS Glue
https://aws.amazon.com/jp/glue/

11
分析
分析
データレイク
AWS Glueを入れた全体構成
①データをデータレイク(S3)に集め、多様な分析につなげる
②分析は分散処理可能なインフラの上で実現（Redshift, Athena, EMR...)
③プリプロセス（ETL）も分散処理で実現（AWS Glue）
収集
可視化
Amazon
Redshift
Amazon
QuickSight
Amazon S3
BI＋EC2
プリプロセス
全データ変形済
Amazon
Athena
AWS
Glue
AWS
Glue

12
AWS Glueの機能

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AWS Glue – 全体像
データソースをクロールし、
メタデータを取得
メタデータは
データカタログで管理
メタデータを元に
ジョブを作成（PySpark)
ジョブはサーバレスな環境
で実行される

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データカタログ
 Hiveメタストア互換のデータソース用メタデータリポジトリ
 テーブル、データ型、パーティションフォーマットを推測するために
ソースをクロール
 Redshift Spectrum, Athena, EMRのカタログとしても利用・連携可能
オーケストレーション
 分散処理でジョブを実行
 サーバレス - 利用したリソース分だけの支払い
ジョブオーサリング
 ETL処理のためのPythonコード(PySpark)を生成
 任意のIDEでコードを作成可能
AWS Glueの構成要素

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Glueデータカタログ
データセットの発見・管理

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メタストアとデータストア
Hive メタストア (Metastore)：
• Hiveで表データそのものとは別に表の定義（メタデータ）を格納するために作成された仕組み
• 表データそのものはデータストア（HDFS, S3）に保存する
• 集中して付帯情報を管理することでコーディング側での管理負担を減らす
• Hive以外の多くのプロダクトも参照するようになり、標準的なメタデータ保存の仕組みに
Hive
Pig
Presto
表Aの定義（スキーマ）、位置、フォーマット、SerDe ...
メタストア
データストア
CSV
ファイル
Parquet
ファイル
JSON
ファイル
①メタデータ
にアクセス
②実データ
にアクセス
表Bの定義（スキーマ）、位置、フォーマット、SerDe ...

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メタストアをGlueで提供する意味
（これまで）EMRではマスターノード上のMySQLもしくはRDSに保存
Glueではサーバレスのサービスで実現
• 運用管理自体が不要に
ディスク上限の管理、パッチ、可用性の確保...
• 安心して複数サービスから参照できる基盤の実現
クローラーによる自動登録でさらに管理負荷を軽減
• CREATE EXTERNAL TABLEを手動で実行不要
• 例）S3にファイルを置く=>クロール=>AthenaからSELECT実行

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ETL（変換）
データレイク
データウェアハウス
データベース
Glue data
catalog
Amazon
RDS
Amazon
Redshift
Amazon S3
クロールで
メタデータ収集 Glue ETL
Uses
アドホック
分析
データウェアハウス
分析業務
Amazon
Athena
Redshift
Spectrum
EMR
(Hive/Spark)
Uses
Uses
Uses
データカタログでAWS上のメタデータを集中管理
クロールで
メタデータ収集
クロールで
メタデータ収集

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表のメタデータをHiveメタストアで管理
メタデータ
• 列・プロパティ・型
• データロケーション（URI）
• 更新情報
等
クローラーによる自動チェックと登録
• Hiveパーティションを認識し登録を自動化
Glue データカタログ (Data catalog)
/mydata
/year=2017
/month=11/...

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テーブルの
主要情報
テーブルの
プロパティ
テーブル
スキーマ
テーブル
パーティション
メタデータ（定義）の例

21
テーブルのスキーマバージョン一覧
スキーマバージョンの比較
スキーマのバージョン管理

22
手動でスキーマを更新可能 – 追加、削除、型の変更
スキーマの修正

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クローラーが自動的にスキーマを推測
• ファイルタイプを識別し、どのような内容が
含まれるのかを分類(Classifier)しスキーマ、
ファイルタイプ、パーティションを抽出
• Grokフィルタでカスタマイズ可能
クローラーをスケジュール実行することで
新しいデータやスキーマの変更を発見
クローラーを使わず手動での登録も可能
ログはCloudWatch Logsに出力
クローラーによるデータカタログの自動更新

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IAM Role
Glue クローラー
データレイク
DWH
データベース
Amazon
RDS
Amazon
Redshift
Amazon S3
JDBC 接続
オブジェクト接続
ビルトイン Classifier
MySQL/MariaDB
PostreSQL
Aurora
Oracle
SQL Server
Redshift
Avro
Parquet & ORC
JSON & BJSON
ログ
(Apache, Linux, MS, Ruby, Redis, and many others)
区切り形式
(comma, pipe, tab, semicolon)
圧縮フォーマット
(ZIP, BZIP, GZIP, LZ4, Snappy)
クローラーとClassifier
Classifierについてはこちらも参照
http://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-classifier.html
Grokでカスタム
Classifierを作成可能
RDB
on EC2

25
接続の管理
JDBC(RDB）
• ホスト名（URL)、ID、パスワード
• セキュリティグループでアクセスを
制限
S3
• S3バケットを指定
• IAMでアクセスを制限

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補足：カスタムClassifier
GorkパターンでカスタムClassifierを作成可能
• Grokパターンで表記できないものについては、カスタムパター
ン（正規表現ベース）で対応可能
%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} ¥[%{MESSAGEPREFIX:message_prefix}¥]
%{CRAWLERLOGLEVEL:loglevel} : %{GREEDYDATA:message}
例）Grokパターン

27
ジョブオーサリング
使い慣れたツールでETLジョブのオーサリング、コード開発

28
ジョブを作成する
ジョブ＝ETL処理を実行する単位
• PySpark（Python）で記述
• Extract（抽出）や、Load（取り込
み）は抽象化されているため、主に
Transform（変換）を既述する
■サンプルスクリプト集
https://github.com/awslabs/aws-
glue-samples
（※同じサイトにFAQもあり、こちらも必読）

29
• GUIでデータソース、ターゲット、列のマッピングを設
定することで雛形が生成される
• CSV→Parquetのフォーマット変換だけといった処理であ
ればPythonコード作成無しで実現
GUIでのコード雛形生成

30
ジョブスクリプトの基本
①初期化後、カタログ経由
でソースへアクセスし、
DynamicFrameを作成
②DynamicFrameを操作し
てデータ変換
③変換後のDynamicFrame
をカタログ経由でターゲッ
ト(Sink)に出力
## 初期化処理（importやGlueContextの作成、引数処理等）
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
##ソースからデータを取り出す
ds0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (
database = "mysql", table_name = "customer",
transformation_ctx = "ds0")
##ここで変換処理を既述
ds1 = ds0 ...
##ターゲット(Sink)への書き出し
ds2 = glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog (
frame = ds1, database = "redshift",
table_name = "customer_dim",
redshift_tmp_dir = args["TempDir"],

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①初期化～ソースへアクセス
• GlueContextはPySparkのSQLContextを継承してGlue独自の機能を追加したもの
• https://github.com/awslabs/aws-glue-libs/blob/master/awsglue/context.py
• GlueContextを作成し、create_dynamic_frame.from_catalogでカタログ経由で
DynamcFrameを作成する
• 補足） 1つのジョブの中で複数のデータベースにアクセスする場合、それらが同一サブネッ
トに配置されている必要がある
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate())
ds0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog
(database = "flightsdb", table_name = "flightsparquet",transformation_ctx = "ds0")
※カタログを経由せず、glueContext.create_dynamic_frame.from_optionsで作成することも可能
※DataFrameをDynamicFrame.fromDFで変換してDynamicFrameを作成することも可能

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②データ操作
DynamicFrameとDataFrame
データそのものを表すクラス
• DynamicFrame : データ全体
• DynamicRecord：データ1行
SparkSQLのDataFrameに似た概念
• DataFrameと違い、初期化時のスキーマ定義が不要
• 型が必用な時は自動で、もしくはユーザ制御で決定（Choice）
DataFrameとの互換性
• fromDF/toDFメソッドでDynamicFrame⇔DataFrameの変換が可能
• データ操作はDataFrameで実化し、データのIN/OUT時だけDynamicFrameを使
用するというコーディングも可能

33
DynamicFrameとChoice
DynamicFrameの列に複数の型を発見した場合、図のようにChoice可能な状態で維持される
• 同じ列に異なる型が混じったデータセットを扱うことを可能にする
• resolveChoiceで型が一致しない部分の解決方法を指定可能
• NULLにする、削除する、型ごとに別列に分ける、Struct型で保持する
medicare_dyf = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog (
database = "payments",table_name = "medicare")
medicare_dyf.printSchema()
root
|-- drg definition: string
|-- provider id: choice
| |-- long
| |-- string
provider id列はlongとstring両方のデータを持つ

34
ビルトインの変換クラス・メソッド
• DynamicFrameには変換のた
めのメソッドが用意されてい
る（今後も追加予定）
• 管理コンソールではクリック
でビルトイン変換のサンプル
コードが追加される
• DataFrameに変換して
SparkSQLで変換する方法も可
能
ビルトイン変換の一覧：
http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/built-in-transforms.html

35
変換の例：ジョイン
ジョインはDynamicFrameの joinメソッドで提供される
datasource0 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(...)
datasource1 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(...)
:
#datasouce0とdatasouce1をORDER_ID列でジョインする
datasource2=datasource0.join( ["ORDER_ID"],["ORDER_ID"], datasource1)

36
変換の例：フィルタリング
SplitRowsクラスで条件によるDynamicFrameの分割で実現
もしくはDataFrameに変換してフィルタリング
frame_collection = SplitRows.apply(my_dynamic_frame,{"age": {">": 21}}, "adults", "youths")
print frame_collection["youths"]
ret_df = my_dynamic_frame.toDF().filter("age > 21")
new_dyn_f = DynamicFrame.fromDF(ret_df, glueContext,"new_dyn_f")
my_dynamic_frame.toDF().createOrReplaceTempView("temptable")
sql_df = spark.sql("SELECT * FROM temptable WHERE age > 21")
new_dyn_f = DynamicFrame.fromDF(sql_df, glueContext,"new_dyn_f")

37
③ターゲット（Sink）への書き出し
ターゲットの列にDynamicFrameをあわせる処理
• ApplyMapping.apply – 列マッピングの定義
• SelectFields.Apply – 出力する列を設定
※これらは管理コンソールのウィザードで自動生成されるので、通常ユーザは作成しない
最後にwrite_dynamic_frame.from_catalogで出力
applymapping1 = ApplyMapping.apply(frame = datasource2,
mappings = [("COUNTRY", "string", "country", "string"),*中略*
, ("NAME", "string", "name", "string")], transformation_ctx = "applymapping1")
selectfields2 = SelectFields.apply(frame = applymapping1,
paths = ["mktsegment", "country", *中略* "cust_id"], transformation_ctx = "selectfields2")
datasink3 = glueContext.write_dynamic_frame.from_catalog
(frame = selectfields2, database = "demo-redshift",
table_name = "salesdwh_public_customer_dim", redshift_tmp_dir = args["TempDir"],
transformation_ctx = "datasink3")

38
補足：S3への書き出し時のフォーマット
write_dybamic_frame.from_optionsを使用することで、
任意のS3に対しフォーマットを指定して出力することが可
能です
ds2 = glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
frame = ds1,
connection_type = "s3",
connection_options = {"path": "s3://demo1/output"},
format = "parquet",

39
ジョブへの引数の受け渡し
• ジョブ起動時にパラメータを指定することが可能
• Keyは'--'から始まるようにする（例：--Arg1)
• sys.argvに入るので、それをgetResolveOptionsで読み取りやすい形にして
利用する（引数名の大文字小文字を区別するので注意）
from awsglue.utils import getResolvedOptions
args = getResolvedOptions(sys.argv, ['INPUT', 'OUTPUT'])
print "The value of Arg1: " , args['INPUT']
print "The value of Arg2: " , args['OUTPUT']

40
オーケストレーション＆リソース管理
フルマネージド、サーバレスのジョブ実行

41
ジョブの定義と実行
作成したJOBスクリプトを読み込んで実行
• IAMロールで権限を設定
ジョブの実行開始方法
• APIコール（手動）
• トリガー
リトライ制限の指定や、パラメータを渡すことが可能
実行ログはCloudWatch Logsに出力
CloudWatch Eventでジョブ実行・失敗のイベントを
フック可能（成功時に別のサービスを呼び出す等）
http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonCloudW
atch/latest/events/EventTypes.html#glue-event-
types

42
ライブラリの利用
ジョブ実行時にライブラリを指定可能
• Python (2.7) ライブラリ
• S3にライブラリファイルを置いてジョ
ブ作成時に指定する
• S3のURLは複数をカンマで設定可能
• Pure Pythonコードであること
（pandas等C言語拡張に依存するライ
ブラリは利用できません）
• Java ライブラリ
• 同上。S3にJarを置いて指定する
• Pure JavaもしくはScala 2.11ベースの
コードのみ
参照）
http://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-custom-created.html

43
トリガー
トリガー：ジョブを起動する
きっかけ
ジョブ開始のタイミング
• 先行ジョブ完了時
• スケジュール
• API（オンデマンド）

44
サーバレスのジョブ実行環境
サーバ管理や準備が不要
 ジョブに必要なインスタン
スが自動的に用意される
 ENIがVPC内に作成され、
ENI経由でVPC内リソース
にアクセス可能
お客様VPC お客様VPC
インスタンスプール

45
ジョブ実行時のVPC内へのアクセス
• ENI経由でアクセスされるため、
ジョブインスタンスはVPC内に存
在するように見える（※VPC内のリ
ソースにアクセスするジョブの場合）
• ENIにはサブネット内のプライベー
トIPが付与されるため、インター
ネットへのアクセスが無いプライ
ベートサブネットでも利用可能
• ジョブの中でプライベートサブ
ネットからS3にアクセスする必要
がある場合はVPC Endpointの設定
が必須

46
補足：Glueとセキュリティグループ
• ジョブが参照するリソース（RDB）はGlueジョブのクラスタから参照可能なようにセ
キュリティグループを設定する必要がある
• そのため、自己参照型（自セキュリティグループからのアクセスを全て許可するルー
ル）のセキュリティグループを作成し、それをリソースとGlueジョブに設定する
参照）
http://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/setup-vpc-for-glue-access.html

47
ETLジョブの実行状況確認
• ETLジョブの状況は管理コンソールに表示される
• ログはCloudWatch Logsに出力される

48
開発環境

49
Development Endpoint
Development Endpoint
• ジョブ実行環境に直接接続するためのElasitic IP
アドレス。REPLにアクセス可能
• 作成時にSSH鍵を登録するが、通常のEC2用とは
別に用意することを推奨
開発用にNotebook（Zeppelin）サーバも提供
• http://zeppelin.apache.org/
• Endpointを選択→Actionから作成可能
• CloudFormationで自動生成
補足）
• Dev. Endpointを削除してもNotebookサーバは消えない
• Zeppelin自体のトラブルは~/zeppelin/logsにログが出力されるのでSSHでログインして確認
• スクリプト内でprintした値はCloudWatch Logs（Error logs）経由で出力される

50
Dev. EndpointとNotebook (Zeppelin)サーバ
補足：NotebookからDev.EndpointへはローカルポートをSSHでポートフォワードしているため、
Notebook作成時にDev.Endpointのプライベートキーが必用になる
Office
Internet
virtual private cloud
Notebook
(Zeppelin)
Server
HTTPS for
Zeppelin
Dev.
Endpoint
AWS Glue インスタンスプール
SSH port forward
SSH for REPL

51

52
落穂ひろい

53
GlueとIAM Role①
ETLジョブ用
• IAM Roleを作成しジョブ実行時に指定する
• AWSGlueServiceRoleが定義済なので、開発用等であればこのポリシーをアタッ
チするのが簡単
• IAMの名前はAWSGlueServiceRoleから始まる名前にする（もしくは
iam:PassRoleを含める）
• 詳細：http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/create-an-iam-role.html
Development endpointアクセス用：
• Notebookから各種リソースにアクセスをするために必用
• AWSGlueServiceNotebookRoleポリシーが定義済なので、これに加えて
AmazonS3FullAccess 等必用な権限を追加する
• AWSGlueServiceNotebookRoleから始まる名前にする（もしくは
iam:PassRoleを含める）
• 詳細： http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/create-an-iam-role-
notebook.html

54
GlueとIAM Role②
開発ユーザのIAM（管理コンソールログイン用）
• AWS管理のAWSGlueConsoleFullAccessと、加えて
CloudWatchLogsReadOnlyAccess 、
AWSCloudFormationReadOnlyAccess、
AmazonAthenaFullAccessが必用
• 詳細：
http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/attach-
policy-iam-user.html

55
AWS Glue 料金(*)
ETLジョブ実行：
• $0.44/DPU/時（課金は秒単位）
• 10分間未満の処理は10分として計算
されます
• 1 DPU = 4vCPU, 16GBメモリ
クローラー：
• $0.44/DPU/時（課金は秒単位）
• クローラーの処理能力は2DPUで計算
• 10分間未満の処理は10分として計算さ
れます
データカタログへのストア：
• 100万オブジェクトまで無料
• それ以上は10万オブジェクトあたり
$1/月
データカタログへのリクエスト：
• 100万リクエスト/月まで無料
• それ以上は100万リクエストあたりい
$1/月
その他：
• S3へのアクセスに掛かる費用等は別途
必要です
* 2017/10/18時点のU.S. East (N. Virginia), U.S. East (Ohio), U.S. West (Oregon)での価格です。最新の情報は以下URLを御確認ください。
https://aws.amazon.com/glue/pricing/

56
AWS Glue - Development Endpoint利用の費用
Development Endpoint経由の実行：
• DPU単位の費用がEndpoint作成した直後から発生（削除す
るまで）
• 不要な期間は削除することで費用を抑えることが可能
• DPUの数はEndpoint作成時に指定可能
• デフォルトは５。最低でも2必要
Zeppelin server :
• 通常のAmazon EC2利用費用
• m4.xlarge

57
まとめ
AWS Glueは、サーバレスで分散処理を実現するETLサービス
データカタログとクローラーがメタデータ管理を実現
ETL処理はPySparkで実現
• コーディングによる生産性
• 既存のPySparkライブラリの活用

58
補足資料

59
Amazon EMRとAWS Glueの違い
Amazon EMR AWS Glue
用途汎用Hadoop/Spark環境 ETL処理に特化
（Sparkベース）
スケールアウト可能（ユーザ設計）可能（パラメータ指定）
サーバ管理数クリックで指定した環境
が準備される
サーバ管理が不要
（サーバレス）
データレイク（S3）へ
の透過的なアクセス
可能可能
プログラミング環境 Hadoopエコシステム上の
多様なアプリケーション
PySparkでETL処理を作成

60
FAQ
[Q] クローラーからデータソースにつながりません
[A] ドキュメントに沿って以下の設定を見直してください
• データソースに自己参照型のSGが設定されているか
• クローラーが必用な権限（Role）を持っているか
[Q] Glueを動かしているSparkのバージョンは？
[A] 現時点ではSpark 2.1です
[Q] クローラーが型を認識する際には全データをスキャンしているのですか？
[A] クローラーがデータ型を認識するために取得するデータは先頭2MB分のみ

61
FAQ
[Q] 既存HiveのMetastoreからGlueのData Catalogへ移行するには？
[A] 移行ツールを用意しています
• https://github.com/awslabs/aws-glue-
samples/tree/master/utilities/Hive_metastore_migration
[Q] ETL処理に関係ないプログラムを動かせますか？
[A] Jobの中ではPySparkで自由にプログラムを記述することが可能で
す。現時点では言語はPySparkのみのサポートであるため、E汎用的な
処理にはAmazon EMRも検討してください

62
FAQ
[Q] Jobプログラムの中から、Glueデータカタログが持つ接続情報を得るには？
[A] 以下のサンプルを参考にしてください
glue=boto3.client(service_name='glue', region_name='us-east-1',
endpoint_url='https://glue.us-east-1.amazonaws.com')
redshiftConnection=glue.get_connection(Name=target_database)
jdbc_url=redshiftConnection['Connection']['ConnectionProperties']['JDBC_CONNECTION_URL']
username= redshiftConnection['Connection']['ConnectionProperties']['USERNAME']
password= redshiftConnection['Connection']['ConnectionProperties']['PASSWORD']

63
FAQ
[Q] トリガーを設定したのにジョブが実行されません
[A] 以下のポイントを見直してください
• トリガーのステータスが ACTIVATED になっているかどうか
• トリガーを作ると CREATED となるので、"Trigger-->Actions-->Enable
Trigger" から ACTIVATED としてください。
• （トリガーのタイプが "Job completed" である場合）最初のジョブがトリ
ガー経由で実行されているかどうか。
• 最初のジョブが手動で実行された場合、"Job completed" のトリガーに関連付
けられた後続のジョブは実行されません。これは各ジョブを個別にテスト可能
とするための仕様です。

64
参考資料
AWS Glue ホームページ
• https://aws.amazon.com/jp/glue/
AWS Glue 開発者ガイド（公式ドキュメント）
• https://aws.amazon.com/jp/documentation/glue/
AWS Glue ETL Code Samples (サンプルコード)
• https://github.com/awslabs/aws-glue-samples
AWS Glue用のPythonパッケージ（awsglue.*のソースコード）
• https://github.com/awslabs/aws-glue-libs/tree/master/awsglue
AWS Glue Data CatalogとHive Metastoreとの変換
• https://github.com/awslabs/aws-glue-
samples/tree/master/utilities/Hive_metastore_migration

65
参考資料
Redshift Data Source for Apache Spark
• RedshiftのデータをDataFrameで操作するためのライブラリ
• https://github.com/databricks/spark-redshift

66
Q&A

67
オンラインセミナー資料の配置場所
AWS クラウドサービス活用資料集
• http://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/
AWS Solutions Architect ブログ
• 最新の情報、セミナー中のQ&A等が掲載されています
• http://aws.typepad.com/sajp/

68
公式Twitter/Facebook
AWSの最新情報をお届けします
@awscloud_jp
検索
最新技術情報、イベント情報、お役立ち情報、
お得なキャンペーン情報などを日々更新しています！
もしくは
http://on.fb.me/1vR8yWm

69
AWSの導入、お問い合わせのご相談
AWSクラウド導入に関するご質問、お見積り、資料請求を
ご希望のお客様は以下のリンクよりお気軽にご相談ください
https://aws.amazon.com/jp/contact-us/aws-sales/
※「AWS 問い合わせ」で検索してください

70
AWS Black Belt Online Seminar
10月の配信予定
• 10月3日(火) 12:00～13:00 AWSへのネットワーク
接続とAWS上のネットワーク内部設計
• 10月4日(水) 18:00～19:00 Amazon GameLift
• 10月10日(火) 12:00～13:00 AWSにおけるアプリ認
証パターンのご紹介
• 10月11日(水) 18:00～19:00 Amazon Kinesis
• 10月18日(水) 18:00～19:00 AWS Glue
• 10月24日(火) 12:00～13:00 エグゼクティブ向け
AWS紹介
• 10月25日(水) 18:00～19:00 AWS Key
Management Service
申し込みサイト
• (もしくは「AWS セミナー」で検索)

71
AWS Black Belt Online Seminar
11月の配信予定（+ 一部先行予告）
• 11月1日(水) 18:00～19:00 Amazon EMR
• 11月9日(木) 12:00～13:00 Amazon Pinpoint
で始めるモバイルアプリのグロースハック
• 11月15日(水) 18:00～19:00 ELB Update -
Network Load Balancer(NLB)と関連サービス
• 11月21日(火) 12:00～13:00 AWS上の位置情報
• 11月22日(水) 18:00～19:00 AWS WAF
• 12月1日(金) 12:00～13:00 AWS re:Invent
2017 Report
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