비교할 수 없는 가용성으로 지원되는 AWS 기반 데이터 레이크 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3)은 다양한 데이터 및 분석 접근 방식을 결합하는 데 필요한 규모, 민첩성 및 유연성을 처리할 수 있습니다. 데이터 레이크의 규모가 커지고 사용량이 성숙해짐에 따라 비즈니스 이벤트와 데이터의 일관성을 유지하는 데 상당한 노력이 소요될 수 있습니다. 트랜잭션이 일관된 방식으로 파일이 업데이트되도록 하기 위해 점점 더 많은 고객이 다음과 같은 오픈 소스 트랜잭션 테이블 형식을 사용하고 있습니다. 아파치 빙산, 아파치 후디및 Linux 재단 델타 레이크 높은 압축률로 데이터를 저장하고, 기본적으로 애플리케이션 및 프레임워크와 인터페이스하고, Amazon S3에 구축된 데이터 레이크에서 증분 데이터 처리를 단순화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 형식은 이전에 데이터 웨어하우스에서만 사용할 수 있었던 ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 트랜잭션, upsert 및 삭제와 시간 이동 및 스냅샷과 같은 고급 기능을 지원합니다. 각 저장소 형식은 약간 다른 방식으로 이 기능을 구현합니다. 비교를 위해 다음을 참조하세요. AWS의 트랜잭션 데이터 레이크를 위한 개방형 테이블 형식 선택.
2023년에 AWS가 정식 출시를 발표했습니다. Apache Iceberg, Apache Hudi 및 Linux Foundation Delta Lake용 Apache Spark용 Amazon Athena를 사용하면 별도의 커넥터나 관련 종속성을 설치하고 버전을 관리할 필요가 없으며 이러한 프레임워크를 사용하는 데 필요한 구성 단계가 단순화됩니다.
이번 포스팅에서는 Spark SQL을 사용하는 방법을 보여드리겠습니다. 아마존 아테나 노트북을 사용하고 Iceberg, Hudi 및 Delta Lake 테이블 형식으로 작업할 수 있습니다. Athena에서 Spark SQL을 사용하여 데이터베이스 및 테이블 생성, 테이블에 데이터 삽입, 데이터 쿼리, Amazon S3 테이블의 스냅샷 보기 등의 일반적인 작업을 보여줍니다.
사전 조건
다음 전제 조건을 완료하십시오.
Amazon S3에서 예제 노트북 다운로드 및 가져오기
계속하려면 다음 위치에서 이 게시물에 설명된 노트북을 다운로드하세요.
노트북을 다운로드한 후 다음 지침에 따라 Athena Spark 환경으로 가져옵니다. 노트북을 가져오려면 ~의 섹션 노트북 파일 관리.
특정 공개 테이블 형식 섹션으로 이동
Iceberg 테이블 형식에 관심이 있다면 다음으로 이동하세요. Apache Iceberg 테이블 작업 안내
Hudi 테이블 형식에 관심이 있으시면 다음으로 이동하십시오. Apache Hudi 테이블 작업 안내
Delta Lake 테이블 형식에 관심이 있다면 다음으로 이동하세요. Linux 기반 Delta Lake 테이블 작업 안내
Apache Iceberg 테이블 작업
Athena에서 Spark 노트북을 사용하면 PySpark를 사용하지 않고도 SQL 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다. 셀의 동작을 변경하는 노트북 셀의 특수 헤더인 셀 매직을 사용하여 이를 수행합니다. SQL의 경우 다음을 추가할 수 있습니다. %%sql
전체 셀 내용을 Athena에서 실행할 SQL 문으로 해석하는 매직입니다.
이 섹션에서는 Athena용 Apache Spark에서 SQL을 사용하여 Apache Iceberg 테이블을 생성, 분석 및 관리하는 방법을 보여줍니다.
노트북 세션 설정
Athena에서 Apache Iceberg를 사용하려면 세션을 생성하거나 편집하는 동안 아파치 빙산 옵션을 확장하여 아파치 스파크 속성 부분. 다음 스크린샷에 표시된 대로 속성이 미리 채워집니다.
단계는 다음을 참조하세요. 세션 세부정보 편집 or 나만의 노트북 만들기.
이 섹션에 사용된 코드는 다음에서 사용할 수 있습니다. SparkSQL_iceberg.ipynb 따라갈 파일입니다.
데이터베이스 및 Iceberg 테이블 만들기
먼저 AWS Glue 데이터 카탈로그에 데이터베이스를 생성합니다. 다음 SQL을 사용하여 다음과 같은 데이터베이스를 만들 수 있습니다. icebergdb
:
다음으로 데이터베이스에서 icebergdb
, 우리는 Iceberg 테이블을 생성합니다. noaa_iceberg
데이터를 로드할 Amazon S3의 위치를 가리킵니다. 다음 문을 실행하고 위치를 바꿉니다. s3://<your-S3-bucket>/<prefix>/
S3 버킷 및 접두사:
테이블에 데이터 삽입
채우기 위해 noaa_iceberg
Iceberg 테이블, Parquet 테이블의 데이터를 삽입합니다. sparkblogdb.noaa_pq
이는 전제 조건의 일부로 만들어졌습니다. 다음을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다. 삽입 Spark의 진술:
또는 다음을 사용할 수 있습니다. 선택으로 테이블 만들기 USING iceberg 절을 사용하여 한 단계로 Iceberg 테이블을 생성하고 소스 테이블의 데이터를 삽입합니다.
Iceberg 테이블 쿼리
이제 데이터가 Iceberg 테이블에 삽입되었으므로 분석을 시작할 수 있습니다. Spark SQL을 실행하여 연도별 최저 기록 온도를 찾아보겠습니다. 'SEATTLE TACOMA AIRPORT, WA US'
위치 :
우리는 다음과 같은 결과를 얻습니다.
Iceberg 테이블의 데이터 업데이트
테이블의 데이터를 업데이트하는 방법을 살펴보겠습니다. 역명을 업데이트하고 싶습니다 'SEATTLE TACOMA AIRPORT, WA US'
에 'Sea-Tac'
. Spark SQL을 사용하여 다음을 실행할 수 있습니다. UPDATE Iceberg 테이블에 대한 진술:
그런 다음 이전 SELECT 쿼리를 실행하여 해당 지역에 대해 기록된 최소 온도를 찾을 수 있습니다. 'Sea-Tac'
위치 :
다음과 같은 출력을 얻습니다.
컴팩트 데이터 파일
Iceberg와 같은 개방형 테이블 형식은 파일 저장소에 델타 변경 사항을 생성하고 매니페스트 파일을 통해 행 버전을 추적하는 방식으로 작동합니다. 데이터 파일이 많을수록 매니페스트 파일에 더 많은 메타데이터가 저장되고, 작은 데이터 파일로 인해 불필요한 양의 메타데이터가 발생하는 경우가 많아 쿼리 효율성이 떨어지고 Amazon S3 액세스 비용이 높아집니다. 아이스버그를 달리다 rewrite_data_files
Athena용 Spark의 절차는 많은 작은 델타 변경 파일을 더 작은 읽기 최적화 Parquet 파일 세트로 결합하여 데이터 파일을 압축합니다. 파일을 압축하면 쿼리 시 읽기 작업 속도가 빨라집니다. 테이블에서 압축을 실행하려면 다음 Spark SQL을 실행하세요.
rewrite_data_files는 옵션을 제공합니다 데이터를 재구성하고 압축하는 데 도움이 될 수 있는 정렬 전략을 지정합니다.
테이블 스냅샷 나열
Iceberg 테이블에 대한 각 쓰기, 업데이트, 삭제, upsert 및 압축 작업은 스냅샷 격리 및 시간 이동을 위해 이전 데이터와 메타데이터를 유지하면서 테이블의 새로운 스냅샷을 생성합니다. Iceberg 테이블의 스냅샷을 나열하려면 다음 Spark SQL 문을 실행하세요.
오래된 스냅샷 만료
더 이상 필요하지 않은 데이터 파일을 삭제하고 테이블 메타데이터의 크기를 작게 유지하려면 스냅샷을 정기적으로 만료하는 것이 좋습니다. 만료되지 않은 스냅샷에 여전히 필요한 파일은 제거되지 않습니다. Athena용 Spark에서 다음 SQL을 실행하여 테이블의 스냅샷을 만료합니다. icebergdb.noaa_iceberg
특정 타임스탬프보다 오래된 것:
타임스탬프 값은 형식의 문자열로 지정됩니다. yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff
. 출력에는 삭제된 데이터 및 메타데이터 파일의 수가 표시됩니다.
테이블과 데이터베이스 삭제
다음 Spark SQL을 실행하여 이 연습에서 Amazon S3의 Iceberg 테이블 및 관련 데이터를 정리할 수 있습니다.
다음 Spark SQL을 실행하여 icebergdb 데이터베이스를 제거합니다.
Spark for Athena를 사용하여 Iceberg 테이블에서 수행할 수 있는 모든 작업에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요. 스파크 쿼리 및 스파크 절차 Iceberg 문서에 있습니다.
Apache Hudi 테이블 작업
다음으로 Athena용 Spark에서 SQL을 사용하여 Apache Hudi 테이블을 생성, 분석 및 관리하는 방법을 보여줍니다.
노트북 세션 설정
Athena에서 Apache Hudi를 사용하려면 세션을 생성하거나 편집하는 동안 아파치 후디 옵션을 확장하여 아파치 스파크 속성 안내
단계는 다음을 참조하세요. 세션 세부정보 편집 or 나만의 노트북 만들기.
이 섹션에 사용된 코드는 SparkSQL_hudi.ipynb 따라갈 파일입니다.
데이터베이스 및 Hudi 테이블 생성
먼저, 다음과 같은 데이터베이스를 생성합니다. hudidb
AWS Glue 데이터 카탈로그에 저장되고 Hudi 테이블이 생성됩니다.
데이터를 로드할 Amazon S3의 위치를 가리키는 Hudi 테이블을 생성합니다. 테이블은 다음과 같습니다. 기록 중 복사 유형. 그것은 다음과 같이 정의됩니다. type= 'cow'
테이블 DDL에서. 관측소와 날짜를 여러 기본 키로 정의하고 preCombinedField를 연도로 정의했습니다. 또한 테이블은 연도별로 분할됩니다. 다음 문을 실행하고 위치를 바꿉니다. s3://<your-S3-bucket>/<prefix>/
S3 버킷 및 접두사:
테이블에 데이터 삽입
Iceberg와 마찬가지로 우리는 삽입 테이블에서 데이터를 읽어 테이블을 채우는 명령문 sparkblogdb.noaa_pq
이전 게시물에서 만든 테이블:
Hudi 테이블 쿼리
이제 테이블이 생성되었으므로 쿼리를 실행하여 해당 지역의 최대 기록 온도를 찾아보겠습니다. 'SEATTLE TACOMA AIRPORT, WA US'
위치 :
Hudi 테이블의 데이터 업데이트
역명을 바꾸자 'SEATTLE TACOMA AIRPORT, WA US'
에 'Sea–Tac'
. Spark for Athena에서 UPDATE 문을 실행하여 다음을 수행할 수 있습니다. 최신 정보 의 기록 noaa_hudi
표:
이전 SELECT 쿼리를 실행하여 기록된 최대 온도를 찾습니다. 'Sea-Tac'
위치 :
시간 여행 쿼리 실행
Athena의 SQL에서 시간 여행 쿼리를 사용하여 과거 데이터 스냅샷을 분석할 수 있습니다. 예를 들어:
이 쿼리는 과거 특정 시간의 시애틀 공항 온도 데이터를 확인합니다. timestamp 절을 사용하면 현재 데이터를 변경하지 않고 다시 돌아갈 수 있습니다. 타임스탬프 값은 형식의 문자열로 지정됩니다. yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff
.
클러스터링으로 쿼리 속도 최적화
쿼리 성능을 향상시키기 위해 다음을 수행할 수 있습니다. 클러스터링 Athena용 Spark에서 SQL을 사용하는 Hudi 테이블:
컴팩트 테이블
압축은 특히 MOR(Merge On Read) 테이블에서 Hudi가 사용하는 테이블 서비스로, 행 기반 로그 파일의 업데이트를 해당 열 기반 기본 파일에 주기적으로 병합하여 기본 파일의 새 버전을 생성합니다. 압축은 COW(Copy On Write) 테이블에는 적용할 수 없으며 MOR 테이블에만 적용됩니다. Athena용 Spark에서 다음 쿼리를 실행하여 MOR 테이블에 대한 압축을 수행할 수 있습니다.
테이블과 데이터베이스 삭제
다음 Spark SQL을 실행하여 생성한 Hudi 테이블과 Amazon S3 위치에서 연결된 데이터를 제거합니다.
다음 Spark SQL을 실행하여 데이터베이스를 제거하세요. hudidb
:
Spark for Athena를 사용하여 Hudi 테이블에서 수행할 수 있는 모든 작업에 대해 알아보려면 다음을 참조하세요. SQL DDL 및 절차 Hudi 문서에서.
Linux 기반 Delta Lake 테이블 작업
다음으로 Athena용 Spark에서 SQL을 사용하여 Delta Lake 테이블을 생성, 분석 및 관리하는 방법을 보여줍니다.
노트북 세션 설정
Athena용 Spark에서 Delta Lake를 사용하려면 세션을 생성하거나 편집하는 동안 다음을 선택하세요. Linux 재단 델타 레이크 확장하여 아파치 스파크 속성 안내
단계는 다음을 참조하세요. 세션 세부정보 편집 or 나만의 노트북 만들기.
이 섹션에 사용된 코드는 SparkSQL_delta.ipynb 따라갈 파일입니다.
데이터베이스 및 Delta Lake 테이블 만들기
이 섹션에서는 AWS Glue 데이터 카탈로그에 데이터베이스를 생성합니다. 다음 SQL을 사용하여 다음과 같은 데이터베이스를 만들 수 있습니다. deltalakedb
:
다음으로 데이터베이스에서 deltalakedb
, 우리는 Delta Lake 테이블을 생성합니다. noaa_delta
데이터를 로드할 Amazon S3의 위치를 가리킵니다. 다음 문을 실행하고 위치를 바꿉니다. s3://<your-S3-bucket>/<prefix>/
S3 버킷 및 접두사:
테이블에 데이터 삽입
우리는 삽입 테이블에서 데이터를 읽어 테이블을 채우는 명령문 sparkblogdb.noaa_pq
이전 게시물에서 만든 테이블:
CREATE TABLE AS SELECT를 사용하여 Delta Lake 테이블을 만들고 하나의 쿼리에 원본 테이블의 데이터를 삽입할 수도 있습니다.
Delta Lake 테이블 쿼리
이제 데이터가 Delta Lake 테이블에 삽입되었으므로 분석을 시작할 수 있습니다. Spark SQL을 실행하여 기록된 최소 온도를 찾아보겠습니다. 'SEATTLE TACOMA AIRPORT, WA US'
위치 :
Delta Lake 테이블의 데이터 업데이트
역명을 바꾸자 'SEATTLE TACOMA AIRPORT, WA US'
에 'Sea–Tac'
. 우리는 UPDATE Athena가 기록을 업데이트하도록 Spark에 대한 성명 noaa_delta
표:
이전 SELECT 쿼리를 실행하여 해당 지역의 최소 기록 온도를 찾을 수 있습니다. 'Sea-Tac'
위치이며 결과는 이전과 동일해야 합니다.
컴팩트 데이터 파일
Athena용 Spark에서는 Delta Lake 테이블에서 OPTIMIZE를 실행할 수 있습니다. 그러면 작은 파일이 더 큰 파일로 압축되므로 작은 파일 오버헤드로 인해 쿼리가 부담을 받지 않습니다. 압축 작업을 수행하려면 다음 쿼리를 실행하세요.
인용하다 최적화 OPTIMIZE를 실행하는 동안 사용할 수 있는 다양한 옵션은 Delta Lake 설명서를 참조하세요.
Delta Lake 테이블에서 더 이상 참조하지 않는 파일을 제거합니다.
Spark for Athena를 사용하여 테이블에서 VACCUM 명령을 실행하면 Delta Lake 테이블에서 더 이상 참조되지 않고 보존 임계값보다 오래된 Amazon S3에 저장된 파일을 제거할 수 있습니다.
인용하다 더 이상 델타 테이블에서 참조하지 않는 파일 제거 VACUUM에서 사용할 수 있는 옵션은 Delta Lake 설명서를 참조하세요.
테이블과 데이터베이스 삭제
다음 Spark SQL을 실행하여 생성한 Delta Lake 테이블을 제거합니다.
다음 Spark SQL을 실행하여 데이터베이스를 제거하세요. deltalakedb
:
Delta Lake 테이블 및 데이터베이스에서 DROP TABLE DDL을 실행하면 이러한 객체에 대한 메타데이터가 삭제되지만 Amazon S3의 데이터 파일은 자동으로 삭제되지 않습니다. 노트북 셀에서 다음 Python 코드를 실행하여 S3 위치에서 데이터를 삭제할 수 있습니다.
Athena용 Spark를 사용하여 Delta Lake 테이블에서 실행할 수 있는 SQL 문에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요. 퀵 스타트 Delta Lake 설명서에 있습니다.
결론
이 게시물에서는 Athena 노트북에서 Spark SQL을 사용하여 데이터베이스와 테이블을 생성하고, 데이터를 삽입 및 쿼리하고, Hudi, Delta Lake 및 Iceberg 테이블에서 업데이트, 압축, 시간 여행과 같은 일반적인 작업을 수행하는 방법을 보여주었습니다. 개방형 테이블 형식은 ACID 트랜잭션, upsert 및 삭제를 데이터 레이크에 추가하여 원시 객체 스토리지의 한계를 극복합니다. 별도의 커넥터를 설치할 필요가 없으므로 Spark on Athena의 내장 통합 기능은 Amazon S3에서 안정적인 데이터 레이크를 구축하기 위해 널리 사용되는 프레임워크를 사용할 때 구성 단계와 관리 오버헤드를 줄여줍니다. 데이터 레이크 워크로드에 대한 개방형 테이블 형식을 선택하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요. AWS의 트랜잭션 데이터 레이크를 위한 개방형 테이블 형식 선택.
저자에 관하여
파틱 샤 Amazon Athena의 수석 분석 설계자입니다. 그는 2015년에 AWS에 합류했으며 그 이후로 빅 데이터 분석 분야에 집중하여 고객이 AWS 분석 서비스를 사용하여 확장 가능하고 강력한 솔루션을 구축하도록 돕고 있습니다.
라즈 데브나스 Amazon Athena의 AWS 제품 관리자입니다. 그는 고객이 좋아하는 제품을 만들고 고객이 데이터에서 가치를 추출하도록 돕는 데 열정을 갖고 있습니다. 그의 배경은 금융, 소매, 스마트 빌딩, 홈 자동화, 데이터 통신 시스템 등 다양한 최종 시장을 위한 솔루션을 제공하는 것입니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-amazon-athena-with-spark-sql-for-your-open-source-transactional-table-formats/
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- 유지
- 유지
- 키
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- 위도
- 오퍼
- 배우다
- 적게
- 수
- 처럼
- 한계
- 리눅스
- 리눅스 기초
- 명부
- 하중
- 위치
- 위치
- 기록
- 이상
- 보기
- 찾고
- 애정
- 마법
- 관리
- 구축
- 매니저
- 태도
- .
- 시장
- 최대
- 최고
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- 이전에
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- 순서
- 처리
- 생산
- 프로덕트
- 제품 관리자
- 제품
- 속성
- Python
- 쿼리
- 거주비용
- 살갗이 벗어 진
- 읽기
- 읽기
- 추천
- 기록
- 기록
- 감소
- 참조
- 참조 된
- 신뢰할 수있는
- 제거
- 제거하다
- 제거
- 교체
- 필수
- 결과
- 결과
- 소매
- 보유
- 강력한
- 달리기
- 달리는
- 같은
- 확장성
- 규모
- 시애틀
- 둘째
- 섹션
- 참조
- 고르다
- 선택
- 별도의
- 서비스
- 서비스
- 세션
- 세트
- 영상을
- 표시
- 표시
- 쇼
- 상당한
- 단순, 간단, 편리
- 단순화하다
- 단순화
- 이후
- 크기
- 약간 다른
- SLP
- 작은
- 작은
- 스마트 한
- 스냅 사진
- So
- 솔루션
- 출처
- 스페이스 버튼
- 불꽃
- 특별한
- 구체적인
- 구체적으로
- 지정
- 속도
- 속도
- 지출
- SQL
- 스타트
- 성명서
- 문
- 역
- 단계
- 단계
- 아직도
- 저장
- 저장
- 저장
- 전략
- 끈
- 이러한
- 지원
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- 시간
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- 따라서 오른쪽 하단에
- 에
- 추적
- 거래상의
- 거래 내역
- 여행
- 유형
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- 업데이트
- 업데이트
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- 용법
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