AWS Glueのローカル環境を作成する

AWS 上に構築されたシステム間で、データ変換と連携処理を行う開発を行いました。

連携データは S3 上に csv と json 形式で、何種類かのデータを使います。
取り込んだデータは、最終的には、 Athena で検索することに使われるんですが、元データの量が大きいため、効率よく短時間で取り込むために Spark が使いたいなぁという状況でした。
ただ、24時間常時実行される仕組みではないので Spark のためだけに複数台の EC2 を使うのはモッタイないです。
夜間バッチの1~2時間くらい使えればよいので Spark そのものが、サービス化されたものってないのかしら・・・と、AWSを探したところ AWS Glue がズバリそのものでした。

AWS Glue のお試し

さっそく、 Glue をシステムに組み込めそうか、お試しすることにしました。
CSV を Parquet 形式に変換するところに Glue を使ってみます。そして、おぉ、やっぱり速い!
ついでに Parquet 形式になったデータを Athena で検索してみても、おぉ、これも速い!
・・・ということを体感して、イケそうな感触が得られたので、本格的な開発の準備に取り掛かかることにしました。

料金を気にせず開発したい

Spark の開発をやったことのある方ならわかると思うのですが Spark は 大量のメモリを使うので、そのクラスター構成を動かすサービスとなると、利用料も安いハズがないです。
バグで暴走して、ものすごい請求が来た!なんてことになると困ります。ジョブを停止する手順をあらかじめ調べておいて、いざというときには、強制停止できるように準備しておく必要があります。
でも、それでも、”ジョブを実行”する段階では、ビビります。特に開発チームに参加したばかりの人は、実行ボタンを推すときの躊躇いの時間が、初期の立ちあがりの時間を遅くします。

プログラム作りは、ちょっと実装して動かしてみて軌道修正して・・・という作業を繰り返すので、”ためらう”ことなく実行できるローカルの環境があると、安心して試行に取り組めます。

AWS Glue をローカルで動かす

そんなわけで、dockerで実行できるようにしました。

参考にしたのは、この2つの記事です。
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-glue-local/
https://future-architect.github.io/articles/20191101/

作成した dockerイメージは、Docker Hub で公開してあります。

Dockerfile は以下のようになりました。

  • Glue 1.0 は Python 3.6
  • PySparkを使うために、python:3.6 のイメージを元にしている
  • Spark は JDK8 じゃないとダメ(デフォルトのJDK10ではエラーが出る)
  • gluepyspark を1回動かしてmavenの依存モジュールをイメージに入れておく
  • jarの参照先をglueのものではなくsparkのものに入れ替える
FROM python:3.6

# Avoid warnings by switching to noninteractive
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Configure apt and install packages
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
       apt-utils \
       software-properties-common \
       git \
       # for glue (spark=jdk8)
       gcc-8-base

# JDK8 (Amazon Corretto 8)
RUN wget -O- https://apt.corretto.aws/corretto.key | apt-key add - \
    && add-apt-repository 'deb https://apt.corretto.aws stable main' \
    && apt-get update \
    && apt-get install -y --no-install-recommends \
       java-1.8.0-amazon-corretto-jdk

RUN java -version

# awscli
RUN curl -sSL "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip"
RUN unzip awscliv2.zip
RUN ./aws/install

# maven (for glue)
RUN curl -sSOL https://aws-glue-etl-artifacts.s3.amazonaws.com/glue-common/apache-maven-3.6.0-bin.tar.gz
RUN tar -xzvf apache-maven-3.6.0-bin.tar.gz
RUN mv apache-maven-3.6.0 /opt/
RUN ln -s /opt/apache-maven-3.6.0 /opt/apache-maven
ENV PATH $PATH:/opt/apache-maven/bin

# glue 1.0
RUN git clone -b glue-1.0 --depth 1 https://github.com/awslabs/aws-glue-libs
RUN mv aws-glue-libs /opt/
ENV chmod -R ao+wr /opt/aws-glue-libs
ENV PATH $PATH:/opt/aws-glue-libs/bin

# spark
RUN curl -OL https://aws-glue-etl-artifacts.s3.amazonaws.com/glue-1.0/spark-2.4.3-bin-hadoop2.8.tgz
RUN tar -xzvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.8.tgz 
RUN mv spark-2.4.3-bin-spark-2.4.3-bin-hadoop2.8 /opt/
RUN ln -s /opt/spark-2.4.3-bin-spark-2.4.3-bin-hadoop2.8 /opt/spark
ENV SPARK_HOME /opt/spark

# glue setup
RUN gluepyspark

# 2020/6/30にbuildし直してみたら、jarのバージョン違いが解消されて、
# 以下のオマジナイをしなくても大丈夫になったようです。
# RUN mv /opt/aws-glue-libs/jarsv1 /opt/aws-glue-libs/jarsv1.bk
# RUN ln -s ${SPARK_HOME}/jars /opt/aws-glue-libs/jarsv

# AWSのGlueの実行環境には、以下の外部ライブラリがインストール済のようで、
# 外部ライブラリとして、zip化しなくても、使えるようです。
# https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/add-job-python.html#python-shell-supported-library
# 少なくとも、boto3 は使えたので、コンテナにも、インストール済にしておく。
# 他、ユニットテストに必要なライブラリも追加
RUN pip install -U boto3 pytest pandas

docker-compose.yml も作成します。 のちのち、LocalStackも入れたくなるでしょう。

version: '3'
services:
  glue:
    image: altus5/devcontainer-glue:latest
    volumes:
      - '.:/workspace'
    working_dir: '/workspace'
    environment:
      TZ: 'Asia/Tokyo'
    command: 'sleep infinity'

docker-compose up -d で起動させたら glue のコンテナ内に入ります。

docker-compose exec glue bash

実行するには、それぞれのアカウントを設定して、テストデータを配置して、 glue にスクリプトを送信します。

export AWS_ACCESS_KEY_ID=XXXXXXXXXXXXXX
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYYYYYYYYYY
export AWS_REGION=ap-northeast-1

# S3にテストデータ配置(コピーするデータは適宜自分で用意する)
aws s3 cp testdata.gz s3://glue-test/

# 実行
gluesparksubmit ./src/sample.py --JOB_NAME='dummy'
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