技術 AWS lambdaでAthenaをETLする環境構築
AWS lambdaでAthenaを実行する際boto3での実行はデフォルトで可能だが、dataframeでの加工や処理を行いたくなるケースがある。
自前でレイヤーを作る方法は以前にも紹介したが、いくつかハマったポイントがあったのでメモ。
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技術 AWS lambdaでPythonカスタムレイヤーを作成する
AWS lambdaのPythonにおいて標準ライブラリ以外のモジュールを使う場合、
・lambdaパッケージ内にライブラリを内包させる
・外部からカスタムレイヤーを含める
というやり方があるが、lambdaを複数登録して運用する場合、都度パッケージ内にライブラリを含めるのは手間である。特にバージョンアップをする際には改修コストが大きい。
そこで、カスタムレイヤーの利用方法を整理する。
小ネタ AWS Glueで作成したパーティションがAthenaで認識されない
AWS Glueで既存のテーブルに対して書き込む場合、
additionalOptions = {"enableUpdateCatalog": True}
write_dynamic_frame.from_catalog(他略, additional_options=additionalOptions)
を用いることで対応できるはずが、実際AthenaでSHOW PARTITIONSをしても認識できなかった。
一方で、Clawlerを用いることでパーティションを認識はできた。
そこで公式ドキュメントとの差分を調査。