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Otimizando leituras com o pushdown no Glue ETL AWS

Pushdown é uma técnica de otimização que aproxima a lógica de recuperação de dados da fonte de seus dados. A fonte pode ser um banco de dados ou um sistema de arquivos, como o Amazon S3. Ao executar determinadas operações diretamente na fonte, você pode economizar tempo e poder de processamento não levando todos os dados da rede para o mecanismo Spark gerenciado pelo AWS Glue.

Em outras palavras, o pushdown reduz as varreduras de dados. Para obter mais informações sobre o processo para identificar quando essa técnica é adequada, consulte Reduce the amount of data scan no guia Best practices for performance tuning AWS Glue for Apache Spark jobs em AWS Prescriptive Guidance.

Pushdown de predicados em arquivos armazenados no Amazon S3

Ao trabalhar com arquivos no Amazon S3 que foram organizados por prefixo, você pode filtrar os caminhos de destino do Amazon S3 definindo um predicado de pushdown. Em vez de ler o conjunto de dados completo e aplicar filtros em um DynamicFrame, você pode aplicar o filtro diretamente aos metadados da partição armazenados no catálogo de dados do AWS Glue. Essa abordagem permite listar e ler seletivamente somente os dados necessários. Para obter mais informações sobre esse processo, incluindo gravação em um bucket por partições, consulte Gerenciar partições para saída de ETL no AWS Glue.

Você consegue fazer pushdown de predicados no Amazon S3 usando o parâmetro push_down_predicate. Considere um bucket no Amazon S3 que você particionou por ano, mês e dia. Se você quiser recuperar dados de clientes de junho de 2022, poderá instruir o AWS Glue a ler somente os caminhos relevantes do Amazon S3. Nesse caso, push_down_predicate é year='2022' and month='06'. Resumindo, a operação de leitura pode ser realizada conforme abaixo:

Python

customer_records = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog( 
    database = "customer_db", 
    table_name = "customer_tbl",
    push_down_predicate = "year='2022' and month='06'"
)

Scala

val customer_records = glueContext.getCatalogSource(
database="customer_db", 
tableName="customer_tbl", 
pushDownPredicate="year='2022' and month='06'"
).getDynamicFrame()

No cenário anterior, push_down_predicate recupera uma lista de todas as partições do catálogo de dados do AWS Glue e as filtra antes de ler os arquivos subjacentes do Amazon S3. Embora isso ajude na maioria dos casos, ao trabalhar com conjuntos de dados que têm milhões de partições, o processo de listar partições pode ser demorado. Para resolver esse problema, a remoção de partições do lado do servidor pode ser usada para melhorar a performance. Isso é feito criando um índice de partição para seus dados no catálogo de dados do AWS Glue. Para obter mais informações sobre particionamento, consulte Trabalhar com índices de partição no AWS Glue. Depois, você pode usar a opção catalogPartitionPredicate para referenciar o índice. Para obter um exemplo de recuperação de partições com catalogPartitionPredicate, consulte Filtragem do lado do servidor usando predicados de partição de catálogo.

Pushdown ao trabalhar com fontes JDBC

O leitor de JDBC do AWS Glue usado no GlueContext é compatível com pushdown em bancos de dados compatíveis, fornecendo consultas SQL personalizadas que podem ser executadas diretamente na fonte. Isso pode ser feito definindo o parâmetro sampleQuery. Sua consulta de amostra pode especificar quais colunas selecionar, bem como fornecer um predicado de pushdown para limitar os dados transferidos para o mecanismo Spark.

Por padrão, as consultas de amostra operam em um único nó, o que pode resultar em falhas de trabalho ao lidar com grandes volumes de dados. Para usar esse atributo para consultar dados em grande escala, você deve configurar o particionamento de consultas definindo enablePartitioningForSampleQuery como verdadeiro, o que distribuirá a consulta para vários nós em uma chave de sua escolha. O particionamento de consultas também requer alguns outros parâmetros de configuração necessários. Para obter mais informações sobre particionamento de consultas, consulte Leitura de tabelas JDBC em paralelo.

Ao configurar enablePartitioningForSampleQuery, o AWS Glue combinará seu predicado de pushdown com um predicado de particionamento ao consultar seu banco de dados. A sampleQuery deve terminar com um AND para o AWS Glue anexar as condições de particionamento. (Se você não fornecer um predicado de pushdown, a sampleQuery deverá terminar com um WHERE). Veja um exemplo abaixo, em que fizemos o pushdown de um predicado para recuperar somente linhas com id maiores do que 1000. Essa sampleQuery retornará somente as colunas de nome e localização das linhas em que id for maior que o valor especificado:

Python

sample_query = "select name, location from customer_tbl WHERE id>=1000 AND"
customer_records = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database="customer_db",
    table_name="customer_tbl",
    sample_query = "select name, location from customer_tbl WHERE id>=1000 AND",

    additional_options = { 
                           "hashpartitions": 36 , 
                           "hashfield":"id",
                           "enablePartitioningForSampleQuery":True, 
                           "sampleQuery":sample_query
                          }
)

Scala

val additionalOptions = Map( 
        "hashpartitions" -> "36", 
        "hashfield" -> "id", 
        "enablePartitioningForSampleQuery" -> "true", 
        "sampleQuery" -> "select name, location from customer_tbl WHERE id >= 1000 AND"
        )
 
    val customer_records = glueContext.getCatalogSource(
        database="customer_db", 
        tableName="customer_tbl").getDynamicFrame()
                    

Você também pode consultar tabelas JDBC sem fazer a integração com o catálogo de dados do AWS Glue. Em vez de fornecer o nome de usuário e a senha como parâmetros para o método, você pode reutilizar as credenciais de uma conexão preexistente fornecendo e useConnectionProperties e connectionName. Neste exemplo, recuperamos as credenciais a partir de uma conexão denominada my_postgre_connection.

Python

connection_options_dict = {
    "useConnectionProperties": True,
    "connectionName": "my_postgre_connection",
    "dbtable":"customer_tbl",
    "sampleQuery":"select name, location from customer_tbl WHERE id>=1000 AND",
    "enablePartitioningForSampleQuery":True,
    "hashfield":"id",
    "hashpartitions":36
    }

customer_records = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="postgresql",
    connection_options=connection_options_dict
    )

Scala

val connectionOptionsJson = """
      {
        "useConnectionProperties": true,
        "connectionName": "my_postgre_connection",
        "dbtable": "customer_tbl",
        "sampleQuery": "select name, location from customer_tbl WHERE id>=1000 AND",
        "enablePartitioningForSampleQuery" : true,
        "hashfield" : "id",
        "hashpartitions" : 36
      }
    """
    
    val connectionOptions = new JsonOptions(connectionOptionsJson)
    
    val dyf = glueContext.getSource("postgresql", connectionOptions).getDynamicFrame()

Notas e limitações para pushdown no AWS Glue

Pushdown, como conceito, é aplicável ao ler de fontes que não são de streaming. O AWS Glue é compatível com uma variedade de fontes; a capacidade de pushdown depende da fonte e do conector.