Best practices to scale Apache Spark jobs and partition data with AWS Glue | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Best practices to scale Apache Spark jobs and partition data with AWS Glue July 2022: This post was reviewed for accuracy. February 9, 2024: Amazon Kinesis Data Firehose has been renamed to Amazon Data Firehose. Read the AWS What’s New post to learn more. AWS Glue provides a serverless environment to prepare (extract and transform) and load large amounts of datasets from a variet
AWS Glueで多くの小さなファイルをまとめて読み込むgroupFiles/groupSize指定でパフォーマンスを改善する | DevelopersIO
はじめに 最近、データサイズは大きくない割に、ジョブが徐々に遅くなったり、メモリ不足が発生して処理が中断するといった相談を受けましたので、その対策の一つである小さなファイルをまとめて読み込むgroupFiles/groupSize指定について解説します。 Reading Input Files in Larger Groups 多くの小さなファイル読み込みの問題点 普通の Apache Sparkは多くの小さなファイル（Kinesis Firehoseのファイル等)は、本来不向きです。理由は多くの小さなファイルを処理するとタスクが多すぎて、スケジューリングとメモリオーバーヘッドの増加し、最終的にはメモリ不足が発生して処理が中断します。一方、AWS Glue（のSpark）は、今回ご紹介するgroupFiles/groupSize指定することで、タスクごとにファイルを自動的にグループ化して正
How to handle errors with boto3?
I am trying to figure how to do proper error handling with boto3. I am trying to create an IAM user: def create_user(username, iam_conn): try: user = iam_conn.create_user(UserName=username) return user except Exception as e: return e When the call to create_user succeeds, I get a neat object that contains the http status code of the API call and the data of the newly created user. Example: {'Respo
AthenaでHIVE_PARTITION_SCHEMA_MISMATCHが発生 GlueカタログのTableとPartitionの間のスキーマに不整合直して解消 - YOMON8.NET
掲題のエラーに当たってサポートに対応教えてもらったのでメモ。 事象 原因 パーティションの例 テーブルのスキーマ パーティション毎のスキーマ 対応 参考 事象 CSVをGlueを使ってパーティション分割して、AthenaでプレビューしてみたらHIVE_PARTITION_SCHEMA_MISMATCHというエラーが発生しました。 SELECT * FROM "tablename" limit 10; Your query has the following error(s): HIVE_PARTITION_SCHEMA_MISMATCH: There is a mismatch between the table and partition schemas. The types are incompatible and cannot be coerced. The column 'drop
Glueの使い方的な㊸(DynamicFrameのMerge) - Qiita
DynamicFrameのmergeDynamicFrameを使ってデータのマージ 2つのDynamicFrameをマージするというだけです。同じ意味を持つデータで、別ファイルとして行われた更新をマージしたい場合によいかもしれません。 ジョブの内容 JupyterNotebookで、2つのDynamicFrameをマージします。 全体の流れ 前準備 ジョブ実行 確認 前準備 ソースデータ (uuidをキーとしてこの後のジョブを実施します) cvlog1.csv 19件のデータ deviceid,uuid,appid,country,year,month,day,hour iphone,11111,001,JP,2017,12,14,12 android,11112,001,FR,2017,12,14,14 iphone,11113,009,FR,2017,12,16,21 iphone,1
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AWS Glue Job getting Access Denied when writing to S3
AWS Glue automatic job creation
AWS Glue Custom Output File Size And Fixed Number Of Files
AWS Glue Spark Job - How to group S3 input files when using CatalogSource?