データの爆発的な増加に伴い、企業はさまざまなソースからのデータを統合、処理、分析する方法を常に模索しています。 データソース 膨大なデータの。AWSグルー、 として アマゾンウェブサービスAWS データ統合 サービスは徐々に現代の基盤となりつつある データパイプライン そして データレイク コアツールはシンプル化 データの準備、変換、読み込み（ETLパイプライン）を使用して、ユーザーがより速く 分析のためのデータ そしてビジネス洞察。
この記事を読めば、より深く理解できるでしょう AWSグルー コア機能、一般的な使用シナリオ、自動データ処理および統合における優れたパフォーマンス。
AWS Glue とは何ですか?
AWSグルー これは、ユーザーが簡単に 統合データ 分析、機械学習、アプリケーション開発に使用できます。データ構造を自動的に検出することで、ETLジョブを自動生成 ジョブを実行すると、Glueは複数の データソース 抽出し、ターゲット形式に変換し、ロードします アマゾンS3、アマゾンRDS、Amazon Redshiftスペクトラム 待って データストレージ 真ん中。
その最大の利点は コード生成 自動化とサーバーレスアーキテクチャにより、ユーザーは効率的に設計し、完全な実行が可能になります。 ETLワークフロー。
AWS Glue コア機能
1. Glueデータカタログ
Glueは拡張可能な Glueデータカタログデータの自動クロールと分類をサポートします。テーブル構造、パーティション、場所などのメタデータを記録し、 Apache Hive メタストア 互換性があり、シームレスに統合されています アマゾンアテナ、アマゾンレッドシフト 迅速な問い合わせとアクセス データレイク の内容。
2. 自動コード生成
グルーは自動的に生成します Python または Scala の ETL スクリプト。これ 自動生成 特に迅速な構築と展開において開発効率を大幅に向上させる能力 ETLパイプライン。
3. サーバーレス
AWS Glue は、クラスターやコンピューティングリソースの構成を必要としないサーバーレスサービスです。システムはジョブのサイズに基づいてリソースを自動的に拡張し、秒単位で課金するため、ユーザーはリソースとコストを最適化できます。
4. 複数のデータ形式のサポート
Glue は、JSON、CSV、Avro、Parquet、ORC などの構造化データと半構造化データを処理できます。 データ処理 必要。
5. Glue Studio（ビジュアル開発）
グルースタジオ これは開発者向けのグラフィカルツールであり、ユーザーは複雑なアプリケーションを構築、デバッグ、管理することができます。 ETLワークフロー。プログラミング経験がなくても、データ統合タスクを簡単に設計できます。
6. Glue DataBrew: コード不要のデータ準備
グルーデータブリュー これはAWS Glueの一部であり、非技術者向けのグラフィカルインターフェースを提供し、250以上の データ変換 操作、適しています データ準備を自動化する変換。
7. ストリーミングETL
Glueはリアルタイムをサポート データ処理、入手可能 アマゾンキネシス または アパッチカフカ 低遅延データ分析のニーズを満たすために、ストリーミング サービスでデータを受信、変換、保存します。
8. 自動スケジュールと依存関係管理
Glueの組み込みタスクスケジューラはタイミングやイベントトリガーをサポートし、タスクの依存関係を設定して複雑なタスクを自動的にビルドして実行することができます。 ETLジョブ ワークフロー。
AWS Glueの主なメリット
1. 管理すべきインフラがない
Glue のサーバーレス機能により、ユーザーはサーバーを構成したりクラスターを管理したりする必要がなくなり、AWS がリソースのスケジュールとメンテナンスを完全に担当します。
2. 開発・運用コストの削減
合格 コード生成Glue Studio および Glue DataBrew を使用すると、開発者は複雑なデータ統合タスクを最短時間で完了し、人件費を大幅に削減できます。
3. AWSサービスとの緊密な統合
接着剤と アマゾンS3、Amazon Redshiftスペクトラム、アテナ、RDS 待って アマゾンウェブサービス 緊密な統合により、完全なエンドツーエンドのデータ ソリューションの構築が容易になります。
4. 弾力性と拡張性
Glue は、小規模な処理タスクから PB レベルのビッグデータのニーズまで、処理リソースを自動的に拡張できます。
5. リアルタイム処理能力
合格 ストリーミングETLAWS Glue は、ほぼリアルタイムのデータの取り込みと処理を実現できるため、データ監視、ログ分析、リアルタイムダッシュボードなどのシナリオに適しています。
使用シナリオ
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データレイクの管理と構築: 自動検出と登録 アマゾンS3 サーバーからのデータを統合して、クエリ可能なデータ レイクをすばやく構築します。
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自動化されたデータパイプライン: エンドツーエンドの構築 ETLパイプライン複数のシステムからのデータを Amazon Redshift などの統合分析プラットフォームに統合します。
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データ移行と統合: ローカル データベースまたはサードパーティのデータ プラットフォームからデータを移行してフォーマットし、クラウドにロードします。
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リアルタイムデータ処理：の助けを借りて ストリーミングETL ログやセンサーデータをリアルタイムに収集・処理する機能。
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機械学習データ準備: Glue DataBrew の使用 データのクリーニング、欠損値の補完、重複排除、標準化 機械学習モデルの開発プロセスを加速します。
価格モデル
AWS Glue の課金メカニズムには主に次のものが含まれます。
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ジョブ実行時間: 1分から1秒単位で課金されます。
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データディレクトリストレージ：によると Glueデータカタログ 課金はメタデータ エントリの数に基づいて行われます。
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ストリーム処理データ量: ストリーミング ETL ジョブで処理されるデータには追加料金が発生します。
Glue の柔軟な価格設定モデルにより、ユーザーは前払いやリソースの予約をすることなくオンデマンドで拡張できるため、コストの管理が容易になります。
AWS Glue をすぐに使い始めるにはどうすればよいですか?
AWS Glue を使用する基本的な手順は次のとおりです。
- データ準備: Amazon S3 またはその他のサポートされているストレージ サービスにデータを保存します。
- クローラーの作成: Glue クローラーを構成して、データ ソースを自動的に検出し、データ カタログを生成します。
- ETLジョブの定義: Glue Studio を介して、またはコードを直接編集して ETL ジョブを定義します。
- ETLジョブを実行する: ETL ジョブを開始して、データを抽出、変換し、ターゲット ストレージにロードします。
- 統合分析ツール: Amazon Athena、Redshift、またはその他のツールを使用して、処理されたデータを分析します。
要約する
AWSグルー これは、現代の企業がデータ統合の課題に対処するための強力なツールです。それ サーバーレスアーキテクチャ、オートメーション ETLジョブ 管理、 アマゾンウェブサービス エコシステム全体を統合することで、企業は深い開発の知識がなくても複雑なデータフローを簡単に構築できます。
データレイクの構築、リアルタイムデータの処理、データの移行、機械学習トレーニングデータの準備など、AWS Glue は柔軟で効率的なソリューションを提供します。スケーラブルで保守性が高く、経済的なデータプラットフォームを構築したい場合は、AWS Glue を深く理解して実践する価値があります。
