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# AWS Lake Formation での の使用 AWS Glue
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データエンジニアと DevOps プロフェッショナルは、Apache Spark AWS Glue で抽出、変換、ロード (ETL) を使用して Amazon S3 のデータセットで変換を実行し、変換されたデータを分析、機械学習、アプリケーション開発用のデータレイクとデータウェアハウスにロードします。複数のチームが Amazon S3 の同じデータセットにアクセスする場合、それぞれのロールに基づいてアクセス許可を付与および制限することが不可欠です。

AWS Lake Formation は 上に構築されており AWS Glue、サービスは次の方法でやり取りします。
+ Lake Formation と AWS Glue は同じ Data Catalog を共有しています。
+ 以下の Lake Formation コンソール機能は、AWS Glue コンソールを呼び出します。
  + ジョブ – 詳細については、*AWS Glue デベロッパーガイド*の「[ジョブを追加する](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job.html)」を参照してください。
  + クローラー – 詳細については、*AWS Glue デベロッパーガイド*の「[クローラーを使用したテーブルのカタログ化](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-crawler.html)」を参照してください。
+ Lake Formation のブループリントを使用するときに生成されるワークフローは、AWS Glue ワークフローです。これらのワークフローは、Lake Formation コンソールと AWS Glue コンソールの両方で表示および管理できます。
+ Lake Formation では機械学習変換が提供されており、これらは AWS Glue API 操作上に構築されています。機械学習変換は AWS Glue コンソールで作成し、管理します。詳細については、「*AWS Glue デベロッパーガイド*」の「[機械学習変換](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/machine-learning.html)」を参照してください。

 Lake Formation の細粒度のアクセスコントロールを使用して、既存のデータカタログリソースと Amazon S3 データロケーションを管理できます。

**注記**  
AWS Glue 5.0 以降では、S3 でサポートされている Iceberg テーブルと Hive テーブルに対するきめ細かなアクセスコントロールがサポートされています。この機能を使用すると、Apache Spark ジョブの 内の読み取りクエリ AWS Glue のテーブル、行、列、セルレベルのアクセスコントロールを設定できます。

## トランザクションテーブルタイプのサポート
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Lake Formation アクセス許可を適用すると、Amazon S3 ベースのデータレイク内のトランザクションデータを保護できます。次の表に、 でサポートされているトランザクションテーブル形式 AWS Glue と Lake Formation アクセス許可を示します。Lake Formation は AWS Glue 、オペレーションにこれらのアクセス許可を適用します。


**サポートされるテーブル形式**  

| テーブル形式 | 説明と許可されるオペレーション | でサポートされている Lake Formation アクセス許可 AWS Glue | 
| --- | --- | --- | 
| Apache Hudi | 増分データ処理とデータパイプラインの開発を簡素化するために使用されるオープンテーブル形式。<br />例については、[「Using the Hudi framework in AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-hudi.html)」を参照してください。 | テーブルレベルのアクセス許可は、Hudi テーブルで利用できます。<br />詳細については、「[制限事項](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/security-lf-enable.html)」を参照してください。 | 
| Apache Iceberg | 大量のファイルのコレクションをテーブルとして管理するオープンテーブル形式。<br />例については、「 [での Iceberg フレームワークの使用 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-iceberg.html)」を参照してください。 | AWS Glue バージョン 5.0 以降では、Iceberg テーブルの Apache Spark ジョブ AWS Glue の 内の読み取りクエリのテーブル、行、列、セルレベルのアクセスコントロールを設定できます。<br />詳細については、「[制限事項](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/security-lf-enable.html)」を参照してください。 | 
| Linux Foundation Delta Lake | Delta Lake は、一般的に Amazon S3 または File system distribuito Hadoop (HDFS) 上に構築される最新のデータレイクアーキテクチャの実装を支援するオープンソースプロジェクトです。<br />例については、「 [での Delta Lake フレームワークの使用 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-programming-etl-format-delta-lake.html)」を参照してください。 | テーブルレベルのアクセス許可は、Delta Lake テーブルで利用できます。<br />詳細については、「[制限事項](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/security-lf-enable-considerations.html)」を参照してください。 | 

## その他のリソース
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**ブログ投稿とリポジトリ**
+ [AWS Glue コネクタを使用して ACID トランザクションで Apache Iceberg テーブルを読み書きし、タイムトラベルを実行する](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/use-the-aws-glue-connector-to-read-and-write-apache-iceberg-tables-with-acid-transactions-and-perform-time-travel/)
+  [AWS Glue カスタムコネクタを使用した Apache Hudi テーブルへの書き込み](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/writing-to-apache-hudi-tables-using-aws-glue-connector/)
+  AWS [Cloudformation テンプレートと pyspark コードサンプルの](https://github.com/aws-samples/aws-glue-streaming-etl-with-apache-hudi) リポジトリ。 AWS Glue、Apache Hudi、Amazon S3 を使用してストリーミングデータを分析します。