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Accès aux tables Amazon S3 avec Amazon EMR
Amazon EMR (anciennement Amazon Elastic MapReduce) est une plateforme de clusters gérés qui simplifie l'exécution de frameworks de mégadonnées, tels que le AWS traitement Apache Hadoop et Apache Spark l'analyse de grandes quantités de données. Grâce à ces infrastructures et des projets open source connexes, vous pouvez traiter des données à des fins d’analyse et pour des charges de travail business intelligence. Amazon EMR vous permet également de transformer et de transférer de grandes quantités de données vers et depuis d'autres banques de données et bases de AWS données.
Vous pouvez utiliser des clusters Apache Iceberg dans Amazon EMR pour travailler avec les tables S3 en vous connectant à des compartiments de tables au cours d’une session Spark. Pour vous connecter aux compartiments de tables dans Amazon EMR, vous pouvez utiliser AWS l'intégration des services d'analyse AWS Glue Data Catalog via ou utiliser le catalogue de tables Amazon S3 open source Apache Iceberg pour le catalogue client.
Connexion à des compartiments de tables S3 avec Spark sur un cluster Amazon EMR Iceberg
Dans cette procédure, vous configurez un cluster Amazon EMR configuré pour, Apache Iceberg puis vous lancez une Spark session qui se connecte à vos compartiments de table. Vous pouvez le configurer à l'aide de l'intégration des services d' AWS analyse AWS Glue, ou vous pouvez utiliser le catalogue de tables Amazon S3 open source pour Apache Iceberg le catalogue client. Pour obtenir des informations sur le catalogue client, consultez Accès aux tables à l'aide des tables Amazon S3 Iceberg REST point de terminaison.
Choisissez votre méthode d’utilisation des tables avec Amazon EMR parmi les options suivantes.
- Amazon S3 Tables Catalog for Apache Iceberg
-
Les conditions préalables suivantes sont requises pour interroger des tables Spark sur Amazon EMR à l'aide du catalogue de tables Amazon S3 pour. Apache Iceberg
Pour configurer un cluster Amazon EMR afin d'interroger des tables avec Spark
Créez un cluster avec la configuration suivante. Pour utiliser cet exemple, remplacez user input placeholders
aws emr create-cluster --release-label emr-7.5.0 \
--applications Name=Spark \
--configurations file://configurations.json \
--region us-east-1 \
--name My_Spark_Iceberg_Cluster \
--log-uri s3://amzn-s3-demo-bucketEMR_DefaultRole \
--ec2-attributes \
InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole,SubnetId=subnet-1234567890abcdef0,KeyName=my-key-pair
configurations.json:
[{
"Classification":"iceberg-defaults",
"Properties":{"iceberg.enabled":"true"}
}]
-
Connectez-vous au nœud primaire Spark à l’aide de SSH.
-
Pour initialiser une session Spark pour Iceberg qui se connecte à votre compartiment de tables, entrez la commande suivante. Remplacez le user input placeholders
spark-shell \
--packages software.amazon.s3tables:s3-tables-catalog-for-iceberg-runtime:0.1.3 \
--conf spark.sql.catalog.s3tablesbucket=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \
--conf spark.sql.catalog.s3tablesbucket.catalog-impl=software.amazon.s3tables.iceberg.S3TablesCatalog \
--conf spark.sql.catalog.s3tablesbucket.warehouse=arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-bucket1 \
--conf spark.sql.defaultCatalog=s3tablesbucket \
--conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions
-
Interrogez vos tables avec Spark SQL. Pour voir des exemples de requêtes, consultez Interrogation de tables S3 avec Spark SQL.
- AWS analytics services integration
-
Les conditions préalables suivantes sont requises pour interroger des tables Spark sur Amazon EMR à l'aide de AWS l'intégration des services d'analyse.
Pour configurer un cluster Amazon EMR afin d'interroger des tables avec Spark
Créez un cluster avec la configuration suivante. Pour utiliser cet exemple, remplacez les user input placeholder
aws emr create-cluster --release-label emr-7.5.0 \
--applications Name=Spark \
--configurations file://configurations.json \
--region us-east-1 \
--name My_Spark_Iceberg_Cluster \
--log-uri s3://amzn-s3-demo-bucketEMR_DefaultRole \
--ec2-attributes \
InstanceProfile=EMR_EC2_DefaultRole,SubnetId=subnet-1234567890abcdef0,KeyName=my-key-pair
configurations.json:
[{
"Classification":"iceberg-defaults",
"Properties":{"iceberg.enabled":"true"}
}]
-
Connectez-vous au nœud primaire Spark à l’aide de SSH.
-
Entrez la commande suivante pour initialiser une session Spark pour Iceberg qui se connecte à vos tables. Remplacez user
input placeholders
spark-shell \
--conf spark.sql.extensions=org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions \
--conf spark.sql.defaultCatalog=s3tables \
--conf spark.sql.catalog.s3tables=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog \
--conf spark.sql.catalog.s3tables.catalog-impl=org.apache.iceberg.aws.glue.GlueCatalog \
--conf spark.sql.catalog.s3tables.client.region=us-east-1 \
--conf spark.sql.catalog.s3tables.glue.id=111122223333
-
Interrogez vos tables avec Spark SQL. Pour voir des exemples de requêtes, consultez Interrogation de tables S3 avec Spark SQL.
Si vous utilisez la DROP TABLE PURGE commande avec Amazon EMR :
Amazon EMR version 7.5
Définissez la configuration Spark spark.sql.catalog.your-catalog-name.cache-enabled surfalse. Si cette configuration est définie sur true, exécutez la commande dans une nouvelle session ou application pour que le cache de table ne soit pas activé.
-
Versions d'Amazon EMR supérieures à 7.5
DROP TABLE n’est pas pris en charge. Vous pouvez utiliser l'DeleteTableAPI REST S3 Tables pour supprimer une table.
