Amazon EMR Serverless を使用した DynamoDB への接続 - Amazon EMR
ステップ 1: Amazon S3 にアップロードするステップ 2: Hive テーブルを作成するステップ 3: DynamoDB にコピーするステップ 4: DynamoDB からのクエリ

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Amazon EMR Serverless を使用した DynamoDB への接続

このチュートリアルでは、米国地名委員会から Amazon S3 バケットにデータのサブセットをアップロードし、Amazon EMR Serverless の Hive または Spark を使用して、クエリできる Amazon DynamoDB テーブルにデータをコピーします。

ステップ 1: Amazon S3 バケットにデータをアップロードする

Amazon S3 バケットを作成するには、「Amazon Simple Storage Service コンソールユーザーガイド」の「バケットの作成」の手順に従います。への参照amzn-s3-demo-bucketを、新しく作成したバケットの名前に置き換えます。これで、EMRサーバーレスアプリケーションはジョブを実行する準備が整いました。

  1. 次のコマンドfeatures.zipを使用して、サンプルデータアーカイブをダウンロードします。

    wget https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/samples/features.zip

  2. アーカイブからfeatures.txtファイルを抽出し、ファイル内の最初の数行を表示します。

    unzip features.zip
head features.txt

    結果は次のように表示されます。

    1535908|Big Run|Stream|WV|38.6370428|-80.8595469|794
875609|Constable Hook|Cape|NJ|40.657881|-74.0990309|7
1217998|Gooseberry Island|Island|RI|41.4534361|-71.3253284|10
26603|Boone Moore Spring|Spring|AZ|34.0895692|-111.410065|3681
1506738|Missouri Flat|Flat|WA|46.7634987|-117.0346113|2605
1181348|Minnow Run|Stream|PA|40.0820178|-79.3800349|1558
1288759|Hunting Creek|Stream|TN|36.343969|-83.8029682|1024
533060|Big Charles Bayou|Bay|LA|29.6046517|-91.9828654|0
829689|Greenwood Creek|Stream|NE|41.596086|-103.0499296|3671
541692|Button Willow Island|Island|LA|31.9579389|-93.0648847|98

    各行のフィールドは、一意の識別子、名前、自然特徴のタイプ、状態、緯度、経度、高さをフィート単位で示しています。

  3. Amazon S3 にデータをアップロードする

    aws s3 cp features.txt s3://amzn-s3-demo-bucket/features/

ステップ 2: Hive テーブルを作成する

Apache Spark または Hive を使用して、Amazon S3 にアップロードされたデータを含む新しい Hive テーブルを作成します。

Spark

Spark で Hive テーブルを作成するには、次のコマンドを実行します。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val sparkSession = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate()

sparkSession.sql("CREATE TABLE hive_features \
    (feature_id BIGINT, \
    feature_name STRING, \
    feature_class STRING, \
    state_alpha STRING, \
    prim_lat_dec DOUBLE, \
    prim_long_dec DOUBLE, \
    elev_in_ft BIGINT) \
    ROW FORMAT DELIMITED \
    FIELDS TERMINATED BY '|' \
    LINES TERMINATED BY '\n' \
    LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/features';")

これで、features.txtファイルからのデータを含む Hive テーブルが入力されました。データがテーブルにあることを確認するには、次の例に示すように Spark SQLクエリを実行します。

sparkSession.sql(
    "SELECT state_alpha, COUNT(*) FROM hive_features GROUP BY state_alpha;")
Hive

Hive で Hive テーブルを作成するには、次のコマンドを実行します。

CREATE TABLE hive_features
    (feature_id             BIGINT,
    feature_name            STRING ,
    feature_class           STRING ,
    state_alpha             STRING,
    prim_lat_dec            DOUBLE ,
    prim_long_dec           DOUBLE ,
    elev_in_ft              BIGINT)
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY '|'
    LINES TERMINATED BY '\n'
    LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/features';

これで、features.txtファイルからのデータを含む Hive テーブルが作成されました。データがテーブルにあることを確認するには、次の例に示すように HiveQL クエリを実行します。

SELECT state_alpha, COUNT(*) FROM hive_features GROUP BY state_alpha;

ステップ 3: DynamoDB にデータをコピーする

Spark または Hive を使用して、データを新しい DynamoDB テーブルにコピーします。

Spark

前のステップで作成した Hive テーブルから DynamoDB にデータをコピーするには、「データを DynamoDB にコピーする」のステップ 1～3 に従います。これにより、 という名前の新しい DynamoDB テーブルが作成されますFeatures。その後、次の例に示すように、テキストファイルから直接データを読み取って DynamoDB テーブルにコピーできます。

import com.amazonaws.services.dynamodbv2.model.AttributeValue
import org.apache.hadoop.dynamodb.DynamoDBItemWritable
import org.apache.hadoop.dynamodb.read.DynamoDBInputFormat
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf
import org.apache.spark.SparkContext

import scala.collection.JavaConverters._

object EmrServerlessDynamoDbTest {

    def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        jobConf.set("dynamodb.input.tableName", "Features")
        jobConf.set("dynamodb.output.tableName", "Features")
        jobConf.set("dynamodb.region", "region")

        jobConf.set("mapred.output.format.class", "org.apache.hadoop.dynamodb.write.DynamoDBOutputFormat")
        jobConf.set("mapred.input.format.class", "org.apache.hadoop.dynamodb.read.DynamoDBInputFormat")
    
        val rdd = sc.textFile("s3://amzn-s3-demo-bucket/ddb-connector/")
            .map(row => {
                val line = row.split("\\|")
                val item = new DynamoDBItemWritable()
                
                val elevInFt = if (line.length > 6) {
                    new AttributeValue().withN(line(6))
                } else {
                    new AttributeValue().withNULL(true)
                }
                
                item.setItem(Map(
                    "feature_id" -> new AttributeValue().withN(line(0)), 
                    "feature_name" -> new AttributeValue(line(1)), 
                    "feature_class" -> new AttributeValue(line(2)), 
                    "state_alpha" -> new AttributeValue(line(3)), 
                    "prim_lat_dec" -> new AttributeValue().withN(line(4)), 
                    "prim_long_dec" -> new AttributeValue().withN(line(5)),
                    "elev_in_ft" -> elevInFt)
                    .asJava)
                (new Text(""), item)
        })
        rdd.saveAsHadoopDataset(jobConf)
    }
}
Hive

前のステップで作成した Hive テーブルから DynamoDB にデータをコピーするには、「データを DynamoDB にコピーする」の手順に従います。

ステップ 4: DynamoDB からデータをクエリする

Spark または Hive を使用して DynamoDB テーブルをクエリします。

Spark

前のステップで作成した DynamoDB テーブルからデータをクエリするには、Spark SQLまたは Spark のいずれかを使用できます MapReduce API。

例 – Spark を使用して DynamoDB テーブルをクエリする SQL

次の Spark SQLクエリは、すべての特徴量タイプのリストをアルファベット順に返します。

val dataFrame = sparkSession.sql("SELECT DISTINCT feature_class \
    FROM ddb_features \
    ORDER BY feature_class;")

次の Spark SQLクエリは、M で始まるすべてのレイクのリストを返します。

val dataFrame = sparkSession.sql("SELECT feature_name, state_alpha \
    FROM ddb_features \
    WHERE feature_class = 'Lake' \
    AND feature_name LIKE 'M%' \
    ORDER BY feature_name;")

次の Spark SQLクエリは、1 マイルを超える 3 つ以上の特徴を持つすべての状態のリストを返します。

val dataFrame = sparkSession.dql("SELECT state_alpha, feature_class, COUNT(*) \
    FROM ddb_features \
    WHERE elev_in_ft > 5280 \
    GROUP by state_alpha, feature_class \
    HAVING COUNT(*) >= 3 \
    ORDER BY state_alpha, feature_class;")
例 – Spark を使用して DynamoDB テーブルをクエリする MapReduce API

次の MapReduce クエリは、すべての特徴量タイプのリストをアルファベット順に返します。

val df = sc.hadoopRDD(jobConf, classOf[DynamoDBInputFormat], classOf[Text], classOf[DynamoDBItemWritable])
    .map(pair => (pair._1, pair._2.getItem))
    .map(pair => pair._2.get("feature_class").getS)
    .distinct()
    .sortBy(value => value)
    .toDF("feature_class")

次の MapReduce クエリは、M で始まるすべてのレイクのリストを返します。

val df = sc.hadoopRDD(jobConf, classOf[DynamoDBInputFormat], classOf[Text], classOf[DynamoDBItemWritable])
    .map(pair => (pair._1, pair._2.getItem))
    .filter(pair => "Lake".equals(pair._2.get("feature_class").getS))
    .filter(pair => pair._2.get("feature_name").getS.startsWith("M"))
    .map(pair => (pair._2.get("feature_name").getS, pair._2.get("state_alpha").getS))
    .sortBy(_._1)
    .toDF("feature_name", "state_alpha")

次の MapReduce クエリは、1 マイルを超える 3 つ以上の特徴を持つすべての状態のリストを返します。

val df = sc.hadoopRDD(jobConf, classOf[DynamoDBInputFormat], classOf[Text], classOf[DynamoDBItemWritable])
    .map(pair => pair._2.getItem)
    .filter(pair => pair.get("elev_in_ft").getN != null)
    .filter(pair => Integer.parseInt(pair.get("elev_in_ft").getN) > 5280)
    .groupBy(pair => (pair.get("state_alpha").getS, pair.get("feature_class").getS))
    .filter(pair => pair._2.size >= 3)
    .map(pair => (pair._1._1, pair._1._2, pair._2.size))
    .sortBy(pair => (pair._1, pair._2))
    .toDF("state_alpha", "feature_class", "count")
Hive

前のステップで作成した DynamoDB テーブルからデータをクエリするには、DynamoDB テーブル のデータをクエリする」の手順に従います。