AWS Glue で Parquet 形式を使用する - AWS Glue
* AWS Glue バージョン 1.0+ でサポート 例: S3 から Parquet ファイルまたはフォルダを読み取る 前提条件: 読み取りたい Parquet ファイルまたはフォルダへの S3 パス (s3path) が必要です。 設定: 関数オプションで format="parquet" を指定します。connection_options で、paths キーを使用して s3path を指定します。 リーダーが S3 とやり取りする方法は、connection_options で設定できます。詳細については、AWS Glue: S3 接続パラメータ の「ETL の接続タイプとオプション」を参照してください。 リーダーが Parquet ファイルを解釈する方法は、format_options で設定できます。詳細については、「Parquet 設定リファレンス」を参照してください。 次
Athena でのパフォーマンスのチューニング - Amazon Athena
このトピックでは、Athena クエリのパフォーマンスを向上させるための一般的な情報と具体的な提案、および制限やリソース使用量に関連するエラーの回避方法について説明します。 Service Quotas Athena では、クエリ実行時間、アカウント内の同時クエリ数、API リクエスト率などの指標に対してクォータを適用しています。これらのクォータの詳細については、「Service Quotas」を参照してください。これらのクォータを超えると、送信時またはクエリ実行中にクエリが失敗します。 このページのパフォーマンス最適化の多くのヒントは、クエリの実行時間を短縮するのに役立ちます。最適化によって容量の制限がなくなり、同時実行クォータ内でより多くのクエリを実行できるようになり、実行時間が長すぎたためにクエリがキャンセルされるのを防ぐことができます。 同時実行クエリと API リクエストの数のク
Glueでcsvファイルをparquet形式に変換してみた - Qiita
AWS DASの勉強で初めてGlueを触ったのでメモ Parquet形式とは AWSドキュメントより Apache Parquet や ORC は、データを高速に取得できるように最適化された、AWS 分析アプリケーションで使用されている、列指向ストレージ形式です。 列指向ストレージ形式には以下の特性があるため、Athena での使用に適しています。 列のデータ型に合わせて選択された圧縮アルゴリズムによる列ごとの圧縮で、Amazon S3 のストレージ領域を節約し、ディスク容量とクエリの処理中における I/O を削減します。 Parquet および ORC での述語プッシュダウンにより、Athena クエリが必要なブロックのみを取得できるようになり、クエリパフォーマンスが向上します。Athena クエリがデータから特定の列値を取得すると、データブロック述語からの統計 (最大値や最小値など)
列指向ストレージ形式 - Amazon Athena
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 列指向ストレージ形式 Apache Parquet や ORC は、データを高速に取得できるように最適化された、AWS 分析アプリケーションで使用されている、列指向ストレージ形式です。 列指向ストレージ形式には以下の特性があるため、Athena での使用に適しています。 列のデータ型に合わせて選択された圧縮アルゴリズムによる列ごとの圧縮で、Amazon S3 のストレージ領域を節約し、ディスク容量とクエリの処理中における I/O を削減します。 Parquet および ORC での述語プッシュダウンにより、Athena クエリが必要なブロックのみを取得できるようになり、クエリパフォーマンスが向上します。Athena クエリがデータから特定の列値を取得すると、データブ
データを Apache パーケットに変換するための 3 つの AWS Glue ETL ジョブタイプ - AWS 規範ガイダンス
AWS Glue ジョブを使用してデータを Apache パーケットに変換する方法の概要 Amazon Web Services (AWS) クラウドでは、AWS Glue は完全マネージド型の抽出、変換、読み込み (ETL) サービスです。AWS Glue を使用すると、データの分類、クリーニング、エンリッチメント、さまざまなデータストアやデータストリーム間での確実なデータ移動を費用対効果の高い方法で行うことができます。 このパターンでは、AWS Glue でさまざまなジョブタイプが提供され、3 つの異なるスクリプトを使用して ETL ジョブの作成を示しています。 AWS Glue を使用して Python シェル環境で ETL ジョブを記述できます。マネージド Apache Spark 環境で Python (PySpark) または Scala を使用して、バッチ ETL ジョブとス
Amazon Athena がついにINSERT INTOをサポートしたので実際に試してみました！ | DevelopersIO
ついにAmazon Athena がINSERT INTOをサポートしました！これまでは、更新系クエリはCTAS（CREATE TABLE AS）のみでしたが、INSERT INTOによる書き込みクエリがサポートされました。既存のテーブルに対してどのようにデータを追加するのか、どのレベルまでサポートしているのか、気になること満載なので実際に試してみます。 Amazon Athena adds support for inserting data into a table using the results of a SELECT query or using a provided set of values 目次 INSERT INTOのサポート内容 構文と例 データのファイルフォーマット INSERT INTO ... VALUEの動作を確認 パーティションしていないテーブルの検証 パー
Athena で改行を含む CSV を扱いたい場合は Glue ジョブで Parquet に変換する - ablog
データの中身に改行を含む CSV を Athena でクエリすると正しく扱えなかったが、Glue ジョブで CSV を Parquet に変換すると改行を含むデータを扱うことができた。おそらく OpenCSVSerDe は改行に対応していないが、Parquet SerDe は改行に対応しているからではないかと思われる。 cr.csv を用意する。 c1,c2,c3_string 1,1,"test string" 2,2,"text string" 3,3,"string with cr" 4,4,"text string" S3 にアップロードする。 Glue のクローラで CSV をカタログに登録する。 Athena からCSV を参照すると改行で表示が崩れている。 Glue ジョブで Parquet に変換する。 import sys from awsglue.transforms
Announcing Amazon Relational Database Service (RDS) Snapshot Export to S3
You can now export Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) or Amazon Aurora snapshots to Amazon S3 as Apache Parquet, an efficient open columnar storage format for analytics. The Parquet format is up to 2x faster to export and consumes up to 6x less storage in Amazon S3, compared to text formats. You can analyze the exported data with other AWS services such as Amazon Athena, Amazon EMR, a
Apache Parquet - Wikipedia
Apache Parquet is a free and open-source column-oriented data storage format in the Apache Hadoop ecosystem. It is similar to RCFile and ORC, the other columnar-storage file formats in Hadoop, and is compatible with most of the data processing frameworks around Hadoop. It provides efficient data compression and encoding schemes with enhanced performance to handle complex data in bulk. History[edit
Development update: High speed Apache Parquet in Python with Apache Arrow
Over the last year, I have been working with the Apache Parquet community to build out parquet-cpp, a first class C++ Parquet file reader/writer implementation suitable for use in Python and other data applications. Uwe Korn and I have built the Python interface and integration with pandas within the Python codebase (pyarrow) in Apache Arrow. This blog is a follow up to my 2017 Roadmap post. Desig
（翻訳）2017年の展望: pandas, Arrow, Feather, Parquet, Spark, Ibis - Qiita
始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 （原文：http://wesmckinney.com/blog/outlook-for-2017/ ） 2016/12/27 Python dataの開発に関して、2017はエキサイティングな年になりそうです。このポストでは、私から提供できそうなものについて書いていきます。それぞれのピースを全体としてどうまとめていくつもりなのか、詳しくは今後のポストで書いていきます。2016年は開発とPython for Data Analysisの第2版の作業で完全に手一杯でblogはあまり書けませんでした。2017
Apache Parquet
Documentation Download Apache Parquet is an open source, column-oriented data file format designed for efficient data storage and retrieval. It provides efficient data compression and encoding schemes with enhanced performance to handle complex data in bulk. Parquet is available in multiple languages including Java, C++, Python, etc...
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GitHub - red-data-tools/parquet-glib: GLib wrapper library of Apache Parquet