Lake Formation でのオープンテーブルストレージフォーマットのアクセス許可の設定

データレイク管理者を作成するには

1. Lake Formation コンソール (https://console.aws.amazon.com/lakeformation/) に管理者ユーザーとしてサインインします。このチュートリアルでは、米国東部 (バージニア北部) リージョンにリソースを作成します。

2. ナビゲーションペインの Lake Formation コンソールの [許可] で [管理ロールとタスク] を選択します。

3. [データレイク管理者] で [管理者を選択] を選択します。

4. ポップアップウィンドウの [データレイク管理者の管理] の [IAM ユーザーとロール] で、[IAM 管理者ユーザー] を選択します。

5. [Save] を選択します。

データレイク設定を有効にするには

1. Lake Formation コンソール (‭‬https://console.aws.amazon.com/lakeformation/‬) を開きます。ナビゲーションペインの [Data catalog] で [Settings] (設定) を選択します。次のチェックを外します。

   • 新しいデータベースには IAM アクセスコントロールのみを使用する。

   • 新しいデータベース内の新しいテーブルには IAM アクセスコントロールのみを使用する。

2. [クロスアカウントバージョン設定] で、クロスアカウントバージョンとして [バージョン 3] を選択します。

3. [Save] を選択します。

Amazon Athena エンジンをバージョン 3 にアップグレードするには

1. https://console.aws.amazon.com/athena/ で Athena コンソールを開きます。

2. [ワークグループ] を選択し、プライマリワークグループを選択します。

3. ワークグループのバージョンが 3 以上であることを確認してください。そうでない場合は、ワークグループを編集し、[クエリエンジンのアップグレード] で [手動] を選択し、バージョン 3 を選択します。

4. [Save changes] (変更の保存) をクリックします。

AWS CloudFormation テンプレートを使用して リソースを作成するには

1. 米国東部 (バージニア北部) AWS CloudFormation リージョンの IAM 管理者として https://console.aws.amazon.com/cloudformation://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://http

2. [スタックの起動] を選択します。

3. [Create Stack] (スタックの作成) 画面で、[Next] (次へ) を選択します。

4. [Stack name] (スタック名) を入力します。

5. [Next (次へ)] を選択します。

6. 次のページで、[Next] (次へ) を選択します。

7. 最終ページの詳細を確認し、IAM リソースを作成する AWS CloudFormation 可能性があることを確認します。

8. [Create] (作成) を選択します。

   スタックの作成には、最大 2 分かかる場合があります。

Iceberg テーブルを作成するには

このステップでは、データカタログに Iceberg トランザクションテーブルを作成する AWS Glue ジョブを実行します。

1. データレイク管理者ユーザーとして、米国東部 (バージニア北部) リージョンの https://console.aws.amazon.com/glue/ で AWS Glue コンソールを開きます。

2. 左側のナビゲーションペインで、[ジョブ] を選択します。

3. native-iceberg-create を選択します。

   

4. [アクション] で [ジョブの編集] を選択します。

5. ジョブの詳細で、高度なプロパティを展開し、Hive メタストア AWS Glue Data Catalog として使用 の横にあるチェックボックスをオンにして、 にテーブルメタデータを追加します AWS Glue Data Catalog。これは、ジョブで使用される Data Catalog リソースのメタストア AWS Glue Data Catalog として を指定し、後で Lake Formation のアクセス許可をカタログリソースに適用できるようにします。

6. [Save] を選択します。

7. [Run (実行)] を選択します。実行中、ジョブのステータスを表示できます。

   AWS Glue ジョブの詳細については、「 AWS Glue デベロッパーガイド」の「 AWS Glue コンソールでのジョブの操作」を参照してください。

   このジョブは、lficebergdb データベースに product という名前を付けた Iceberg テーブルを作成します。Lake Formation コンソールの製品テーブルを確認してください。

データロケーションを Lake Formation に登録するには

次に、Amazon S3 パスをデータレイクのロケーションとして登録します。

1. Lake Formation コンソール (https://console.aws.amazon.com/lakeformation/) をデータレイク管理者ユーザーとして開きます。

2. ナビゲーションペインの [登録および取り込み] で [データレイクのロケーション] を選択します。

3. コンソールの右上で、[ロケーションを登録] を選択します。

4. [ロケーションを登録] ページで、次のように入力します。

   • [Amazon S3 パス] – [ブラウズ] を選択して lf-otf-datalake-123456789012 を選択します。Amazon S3 ルートロケーションの横にある右矢印 (>) をクリックして、s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-iceberg ロケーションに移動します。

   • [IAM ロール] – IAM ロールとして LF-OTF-RegisterRole を選択します。

   • [Register location] (ロケーションを登録) を選択します。

   

   データロケーションを Lake Formation へ登録する方法の詳細については、「データレイクへの Amazon S3 ロケーションの追加」を参照してください。

Iceberg テーブルで Lake Formation の権限を付与するには

このステップでは、ビジネスアナリストユーザーにデータレイクのアクセス許可を付与します。

1. [データレイクのアクセス許可] で、[付与] を選択します。

2. [データのアクセス許可の付与] 画面で、[IAM ユーザーとロール] を選択します。

3. ドロップダウンリストから [lf-consumer-analystuser] を選択します。

   

4. [名前付きの Data Catalog リソース] を選択します。

5. [データベース] には lficebergdb を選択します。

6. [Tables] (テーブル) には product を選択します。

   

7. 次に、列を指定して列ベースのアクセスを許可できます。

   1. [テーブル許可] には [選択] を選択します。

   2. [データのアクセス許可] で [列ベースのアクセス] を選択し、[列を含める] を選択します。

   3. product_name、price、category 列を選択します。

   4. [Grant] (付与) を選択します。

      

Athena を使用して Iceberg テーブルをクエリするには

ここで Athena を使用し、作成した Iceberg テーブルに対するクエリを開始します。初めて Athena でクエリを実行する場合は、クエリ結果の場所を設定する必要があります。詳細については、「クエリ結果の場所の指定」を参照してください。

1. データレイク管理者ユーザーとしてサインアウトし、 AWS CloudFormation 出力から前に書き留めたパスワードを使用して、米国東部 (バージニア北部) リージョンlf-consumer-analystuserで としてサインインします。

2. https://console.aws.amazon.com/athena/ で Athena コンソールを開きます。

3. [設定] を選択し、[管理] を選択します。

4. クエリ結果の場所 ボックスに、 AWS CloudFormation 出力で作成したバケットへのパスを入力します。AthenaQueryResultLocation (s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/) の値をコピーして、[保存] を選択します。

5. 次のクエリを実行して、Iceberg テーブルに保存されている 10 個のレコードをプレビューします。

   select * from lficebergdb.product limit 10;

   Athena を使用して Iceberg テーブルをクエリする方法の詳細については、「Amazon Athena ユーザーガイド」の「Iceberg テーブルへのクエリ」を参照してください。

Hudi テーブルを作成するには

このステップでは、データカタログに Hudi トランザクションテーブルを作成する AWS Glue ジョブを実行します。

1. 米国東部 (バージニア北部) リージョンで AWS Glue コンソール (https://console.aws.amazon.com/glue/) にサインインします。

   データレイク管理ユーザーとして開きます。

2. 左側のナビゲーションペインで、[ジョブ] を選択します。

3. native-hudi-create を選択します。

4. [アクション] で [ジョブの編集] を選択します。

5. ジョブの詳細で、高度なプロパティを展開し、Hive メタストア AWS Glue Data Catalog として使用 の横にあるチェックボックスをオンにして、 にテーブルメタデータを追加します AWS Glue Data Catalog。これは、ジョブで使用される Data Catalog リソースのメタストア AWS Glue Data Catalog として を指定し、後で Lake Formation のアクセス許可をカタログリソースに適用できるようにします。

6. [Save] を選択します。

7. [Run (実行)] を選択します。実行中、ジョブのステータスを表示できます。

   AWS Glue ジョブの詳細については、「 AWS Glue デベロッパーガイド」の「 AWS Glue コンソールでのジョブの操作」を参照してください。

   このジョブは、データベース:lfhudidb に Hudi(cow) テーブルを作成します。Lake Formation コンソールの product テーブルを確認してください。

データロケーションを Lake Formation に登録するには

次に、Amazon S3 パスをデータレイクのルートロケーションとして登録します。

1. Lake Formation コンソール (https://console.aws.amazon.com/lakeformation/) にデータレイク管理者ユーザーとしてサインインします。

2. ナビゲーションペインの [登録および取り込み] で [データレイクのロケーション] を選択します。

3. コンソールの右上で、[ロケーションを登録] を選択します。

4. [ロケーションを登録] ページで、次のように入力します。

   • [Amazon S3 パス] – [ブラウズ] を選択して lf-otf-datalake-123456789012 を選択します。Amazon S3 ルートロケーションの横にある右矢印 (>) をクリックして、s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-hudi ロケーションに移動します。

   • [IAM ロール] – IAM ロールとして LF-OTF-RegisterRole を選択します。

   • [Register location] (ロケーションを登録) を選択します。

Hudi テーブルでデータレイクのアクセス許可を付与するには

このステップでは、ビジネスアナリストユーザーにデータレイクのアクセス許可を付与します。

1. [データレイクのアクセス許可] で、[付与] を選択します。

2. [データのアクセス許可の付与] 画面で、[IAM ユーザーとロール] を選択します。

3. ドロップダウンから lf-consumer-analystuser。

4. [名前付きのデータカタログリソース] を選択します。

5. [データベース] には lfhudidb を選択します。

6. [Tables] (テーブル) には product を選択します。

7. 次に、列を指定して列ベースのアクセスを許可できます。

   1. [テーブル許可] には [選択] を選択します。

   2. [データのアクセス許可] で [列ベースのアクセス] を選択し、[列を含める] を選択します。

   3. product_name、price、category 列を選択します。

   4. [Grant] (付与) を選択します。

Athena を使用して Hudi テーブルをクエリするには

ここで Athena を使用し、作成した Hudi テーブルに対するクエリを開始します。初めて Athena でクエリを実行する場合は、クエリ結果の場所を設定する必要があります。詳細については、「クエリ結果の場所の指定」を参照してください。

1. データレイク管理者ユーザーとしてサインアウトし、 AWS CloudFormation 出力から前に書き留めたパスワードを使用して、米国東部 (バージニア北部) リージョンlf-consumer-analystuserで としてサインインします。

2. https://console.aws.amazon.com/athena/ で Athena コンソールを開きます。

3. [設定] を選択し、[管理] を選択します。

4. クエリ結果の場所 ボックスに、 AWS CloudFormation 出力で作成したバケットへのパスを入力します。AthenaQueryResultLocation (s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/) の値をコピーして、[保存] します。

5. 次のクエリを実行して、Hudi テーブルに保存されている 10 個のレコードをプレビューします。

   select * from lfhudidb.product limit 10;

   Hudi テーブルをクエリする方法の詳細については、「Amazon Athena ユーザーガイド」の「Hudi テーブルのクエリ」を参照してください。

Delta Lake テーブルを作成するには

このステップでは、データカタログに Delta Lake トランザクションテーブルを作成する AWS Glue ジョブを実行します。

1. 米国東部 (バージニア北部) リージョンで AWS Glue コンソール (https://console.aws.amazon.com/glue/) にサインインします。

   データレイク管理ユーザーとして開きます。

2. 左側のナビゲーションペインで、[ジョブ] を選択します。

3. native-delta-create を選択します。

4. [アクション] で [ジョブの編集] を選択します。

5. ジョブの詳細で、高度なプロパティを展開し、Hive メタストア AWS Glue Data Catalog として使用 の横にあるチェックボックスをオンにして、 にテーブルメタデータを追加します AWS Glue Data Catalog。これは、ジョブで使用される Data Catalog リソースのメタストア AWS Glue Data Catalog として を指定し、後で Lake Formation のアクセス許可をカタログリソースに適用できるようにします。

6. [Save] を選択します。

7. [アクション] で [実行] を選択します。

   このジョブは、lfdeltadb データベースに product という名前を付けた Delta Lake テーブルを作成します。Lake Formation コンソールの product テーブルを確認してください。

データロケーションを Lake Formation に登録するには

次に、Amazon S3 パスをデータレイクのルートロケーションとして登録します。

1. Lake Formation コンソール (https://console.aws.amazon.com/lakeformation/) をデータレイク管理者ユーザーとして開きます。

2. ナビゲーションペインの [登録および取り込み] で [データレイクのロケーション] を選択します。

3. コンソールの右上で、[ロケーションを登録] を選択します。

4. [ロケーションを登録] ページで、次のように入力します。

   • [Amazon S3 パス] – [ブラウズ] を選択して lf-otf-datalake-123456789012 を選択します。Amazon S3 ルートロケーションの横にある右矢印 (>) をクリックして、s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-delta ロケーションに移動します。

   • [IAM ロール] – IAM ロールとして LF-OTF-RegisterRole を選択します。

   • [Register location] (ロケーションを登録) を選択します。

Delta Lake テーブルでデータレイクのアクセス許可を付与するには

このステップでは、ビジネスアナリストユーザーにデータレイクのアクセス許可を付与します。

1. [データレイクのアクセス許可] で、[付与] を選択します。

2. [データのアクセス許可の付与] 画面で、[IAM ユーザーとロール] を選択します。

3. ドロップダウンから lf-consumer-analystuser。

4. [名前付きのデータカタログリソース] を選択します。

5. [データベース] には lfdeltadb を選択します。

6. [Tables] (テーブル) には product を選択します。

7. 次に、列を指定して列ベースのアクセスを許可できます。

   1. [テーブル許可] には [選択] を選択します。

   2. [データのアクセス許可] で [列ベースのアクセス] を選択し、[列を含める] を選択します。

   3. product_name、price、category 列を選択します。

   4. [Grant] (付与) を選択します。

Athena を使用した Delta Lake テーブルをクエリするには

ここで Athena を使用し、作成した Delta Lake テーブルに対するクエリを開始します。初めて Athena でクエリを実行する場合は、クエリ結果の場所を設定する必要があります。詳細については、「クエリ結果の場所の指定」を参照してください。

1. データレイク管理者ユーザーとしてログアウトし、 AWS CloudFormation 出力から前に書き留めたパスワードを使用して、米国東部 (バージニア北部) リージョンBusinessAnalystUserで としてログインします。

2. https://console.aws.amazon.com/athena/ で Athena コンソールを開きます。

3. [設定] を選択し、[管理] を選択します。

4. クエリ結果の場所 ボックスに、 AWS CloudFormation 出力で作成したバケットへのパスを入力します。AthenaQueryResultLocation (s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/) の値をコピーして、[保存] します。

5. 次のクエリを実行して、Delta Lake テーブルに保存されている 10 個のレコードをプレビューします。

   select * from lfdeltadb.product limit 10;

   Delta Lake テーブルをクエリする方法の詳細については、「Amazon Athena ユーザーガイド」の「Delta Lake テーブルのクエリ」を参照してください。

リソースをクリーンアップするには

への不要な請求を防ぐには AWS アカウント、このチュートリアルで使用した AWS リソースを削除します。

1. IAM 管理者として AWS CloudFormation https://console.aws.amazon.com/cloudformation://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://https://

2. CloudFormation スタックを削除します。作成したテーブルは、スタックと共に自動的に削除されます。