ETL? AWS Glue로 간편하게! (난이도: 매우 쉬움) - AWS Glue Studio 찍먹하기
Written by Minhyeok Cha
최근 팀장님께서 데이터 파이프라인에 대해 많은 관심을 갖고 계신데, 데이터 변환 자동화에 대해 이야기 할 때마다 어떤 방식으로 돌아가는지 어렵다고 하셨습니다. 또한 고객으로부터 AWS Glue를 추천드려도 어려워서 사용하기 꺼려진다는 피드백을 받은 적이 있습니다.
이러한 이야기를 듣고 AWS를 이용하시는 분들이 Glue에 대해 너무 무겁게 생각하지 않게 하고자 이번 블로그를 작성하게 되었습니다.
AWS Glue
서비스 소개
AWS Glue는 간단히 말해 ETL 서비스입니다. 데이터 파이프라인이라고 해서 종사자분들이 아닌 분들은 무조건 어렵다고 생각하시는데 반은 맞고 반은 틀렸다고 생각합니다.
AWS Glue에서는 Script를 Visualizing 하여 설정이 편하고 쉽습니다. 또한 AWS 서비스이기에 다른 AWS 서비스와의 연동성도 뛰어나며 S3, RDS, DynamoDB 등 다양한 데이터 소스를 받아 사용이 가능합니다.
왜 AWS Glue를 선택하는가
ETL의 기능을 필요로 하는 고객이 있는데 오픈 소스를 사용한 ETL 과정을 사용할 경우, 처음부터 아키텍칭을 해야 하며 그 툴의 사용 방법을 익히기까지 많은 시간이 듭니다.
예시로 ElasticStack 사용한 ETL 구조입니다.
데이터 파이프라인은 사용자의 목적성에 따라 다르기 때문에 위 사항은 참고용으로만 봐주세요.
데이터 수집을 위한 API나 크롤링 스크립트 작성을 하여 데이터를 수집
logstash로 정기적으로 가져와 통합시킨 후 Elasticsearch에 저장
이후 데이터 분석을 위해 Elasticsearch API를 사용해 데이터를 가져와 python 스크립트를 사용해 데이터 분석을 진행 후 다시 export
ElasticStack flow를 보면 사실 Glue와 비교할 만한 서비스는 logstach입니다.
Logstash는 사용자가 직접 서버를 관리하고 설정해야 합니다. 말 그대로 서버를 열어 초기 세팅이 필요하다 것이 단점 입니다. 또한 Filter에서 지원하는 Plugin이나 사용 방법 등 많은 내용을 공부해야 하기 때문에 데이터 파이프라인에 익숙지 않다면 사용하기 어려울 수 있습니다.
그러나 AWS Glue는 관리형 서비스로서 사용자가 서버나 인프라를 직접 관리할 필요가 없고 Filter 과정이 정형화 되어있는 편이라고 할 수 있습니다.
※ 위에서 서술한 단점만 외에 여러 장점도 있으며, 사용자가 어떻게・어떤 목적으로 활용하는지에 따라 사용되는 툴을 달리할 수 있습니다.
AWS Glue Studio 및 찍먹해보기
AWS Glue를 사용하기에 앞서 Glue Studio라는 녀석을 알고 가야 합니다. 이것이 알파이자 오메가입니다.
왜냐면 ETL을 사용하려고 Glue를 쓰는데 AWS Glue Studio가 설치 및 세팅 과정을 전부 정형화 시켜두어 간편하게 사용만 하면 되기 때문입니다.
그래도 기능을 쓰기 위해선 알아야 할 것이 있으니 아주 조금만 살펴보겠습니다.
사전 준비
1. S3에 데이터 셋 넣기
각 Data Source와 Target Data에 속한 버킷입니다.
Raw 버킷에 데이터 셋을 삽입합니다. (이때 사용한 데이터는 사용자가 평가한 비디오 게임입니다)
2. Data Catalog 및 Crawlers 생성
Glue Crawler는 스토리지나 DB를 탐색하면서 데이터의 스키마를 제안하고, 관련 데이터를 메타데이터이터로 하여 Data Catalog에 기록합니다.
Data Catalog용 데이터베이스 생성
당장은 껍데기인 DB입니다.
Crawlers 생성
사전에 만들어둔 S3 버킷과 DB를 지정해 줍니다.
크롤러 생성 후 실행을 하면, S3 버킷 안에 있는 데이터 셋을 크롤링하여 메타테이터를 DB에 적재합니다.
Glue Studio
사전 준비는 끝났으니 진짜 Glue를 확인하러 가봅니다.
각 노드를 사용하여 ETL을 구축
각 소스와 타겟이 되는 엔드포인트 지정
데이터 변환 및 ETL 작업을 위한 복잡한 코드 작성 없이도 데이터 파이프라인을 구축
지정한 노드 이름, 엔드포인트 값, 변환 작업 내용 등 기입
ETL Workflow 확인 후 저장 - 실행
위에서 작업한 모든 과정은 apache spark script화 되어 기록이 되고 추가로 visual node에서 없는 변환 기능을 코딩으로 작업이 가능합니다
결과
위 워크플로우에서 사용한 변환은 다음과 같습니다.
DynamicFrame을 DataFrame으로 변환 → DataFrame에서 결측값(null)을 제거합니다. (지원되지 않기 때문에 PySpark 코드를 코드 블록에 작성하여 진행)
Filter를 통해 user score 점수가 8점 이상인 게임 목록만을 출력합니다. 기존에 200개의 게임 목록에서 Null 값을 제외해 162개로 줄이고, 8점 이상의 게임을 조회하여 총 30개의 게임을 찾는 데 성공하였습니다.
Target 버킷을 확인합니다.
마무리
위에서도 딱 한 번 언급은 했지만 Glue는 Apache Spark 기반으로 구축되어 있으며 메모리를 사용하여 데이터 처리 작업을 수행합니다.
데이터의 ETL은 목적성에 따라 사용하는 방법이 다양합니다. 예시로 데이터 셋이 여러 개가 있다고 가정하고 이를 컬럼끼리 묶으려고 하면 귀찮아지기 시작합니다. 사실 이 부분도 자세하게 보여드리고 싶었으나 제가 가져온 데이터 파일이 단일 데이터 셋이라 접목할 데이터를 찾기가 힘들어 패스했습니다.
이번 블로그의 컨셉은 찍먹이라 Glue의 사용하기 쉬운 기능만 소개하려 했지만, Apache Spark에 RDD, Dataframe, Data set 정도는 알아두면 유용할 것 같아 일부 작업에 넣어 봤습니다.
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