## 目次

1. イントロダクション
2. AWS Glueの概要
3. S3とGlueの準備
    1. S3バケットの作成とデータ配置
    2. AWS Glueの設定
4. Glueジョブの作成
    1. データカタログの作成
    2. Glue ETLジョブの作成
5. ジョブの実行と監視
6. 成果物の確認
7. まとめ

## 1. イントロダクション

AWS Glueは、フルマネージドのETL（Extract, Transform, Load）サービスで、S3に保存されているデータを変換し、他のデータストアや分析ツールにロードするためによく用いられます。本記事では、S3に保存されたデータをGlueを使ってETL処理する手順を詳細に解説します。

## 2. AWS Glueの概要

AWS Glueは、データの準備、変換、統合を自動化するためのサービスです。主要コンポーネントとして、Glueデータカタログ、ETLジョブ、Crawlersがあります。

## 3. S3とGlueの準備

### 3.1 S3バケットの作成とデータ配置

最初に、AWS S3上にETL対象となるデータを配置します。

1. AWS Management Consoleにログインし、S3コンソールにアクセスします。
2. 「Create bucket」を選択し、新規バケットを作成します。
3. データをアップロードします。ここでは仮に`input-data`というフォルダにCSVデータを配置します。

### 3.2 AWS Glueの設定

1. AWS Glueコンソールにアクセスし、左側のナビゲーションペインから「データカタログ」＞「テーブル」を選択します。
2. 「クローラを作成」をクリックし、新しいクローラを設定します。

## 4. Glueジョブの作成

### 4.1 データカタログの作成

1. クローラウィザードで、`input-data`が保存されているS3バケットのパスを指定します。
2. クローラを実行して、データカタログを作成します。これにより、Glueはデータのスキーマを自動的に認識します。

### 4.2 Glue ETLジョブの作成

1. Glueコンソールで「ジョブ」を選択し、「ジョブを追加」ボタンをクリックします。
2. ETLプロセスに必要な情報を設定します。
    - スクリプトを作成またはPythonでカスタマイズします。
3. ターゲットデータを指定し、どの形式でデータを保存するか設定します。例えば、変換後のデータをParquet形式でS3に保存するように設定できます。

## 5. ジョブの実行と監視

- 作成したジョブをGlueコンソールから実行します。
- 実行状況や成功/失敗はCloudWatchにログが出力されるため、それらを監視して問題がないか確認します。

## 6. 成果物の確認

- ジョブの成功を確認したら、S3バケットでアウトプットを確認します。
- 結果が想定した通りであることを検証します。

## 7. まとめ

こちらの記事では、S3のデータをAWS Glueを使用してETL処理する手順を紹介しました。Glueの使いやすさを生かして、データ変換プロセスを効率化できることを実感いただけたのではないでしょうか。AWSの豊富なサービスと組み合わせてより洗練したデータ処理を行っていきましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

## 目次

1. イントロダクション
2. AWS Glueの概要
3. S3とGlueの準備
    1. S3バケットの作成とデータ配置
    2. AWS Glueの設定
4. Glueジョブの作成
    1. データカタログの作成
    2. Glue ETLジョブの作成
5. ジョブの実行と監視
6. 成果物の確認
7. まとめ

## 1. イントロダクション

AWS Glueは、フルマネージドのETL（Extract, Transform, Load）サービスで、S3に保存されているデータを変換し、他のデータストアや分析ツールにロードするためによく用いられます。本記事では、S3に保存されたデータをGlueを使ってETL処理する手順を詳細に解説します。

## 2. AWS Glueの概要

AWS Glueは、データの準備、変換、統合を自動化するためのサービスです。主要コンポーネントとして、Glueデータカタログ、ETLジョブ、Crawlersがあります。

## 3. S3とGlueの準備

### 3.1 S3バケットの作成とデータ配置

最初に、AWS S3上にETL対象となるデータを配置します。

1. AWS Management Consoleにログインし、S3コンソールにアクセスします。
2. 「Create bucket」を選択し、新規バケットを作成します。
3. データをアップロードします。ここでは仮に`input-data`というフォルダにCSVデータを配置します。

### 3.2 AWS Glueの設定

1. AWS Glueコンソールにアクセスし、左側のナビゲーションペインから「データカタログ」＞「テーブル」を選択します。
2. 「クローラを作成」をクリックし、新しいクローラを設定します。

## 4. Glueジョブの作成

### 4.1 データカタログの作成

1. クローラウィザードで、`input-data`が保存されているS3バケットのパスを指定します。
2. クローラを実行して、データカタログを作成します。これにより、Glueはデータのスキーマを自動的に認識します。

### 4.2 Glue ETLジョブの作成

1. Glueコンソールで「ジョブ」を選択し、「ジョブを追加」ボタンをクリックします。
2. ETLプロセスに必要な情報を設定します。
    - スクリプトを作成またはPythonでカスタマイズします。
3. ターゲットデータを指定し、どの形式でデータを保存するか設定します。例えば、変換後のデータをParquet形式でS3に保存するように設定できます。

## 5. ジョブの実行と監視

- 作成したジョブをGlueコンソールから実行します。
- 実行状況や成功/失敗はCloudWatchにログが出力されるため、それらを監視して問題がないか確認します。

## 6. 成果物の確認

- ジョブの成功を確認したら、S3バケットでアウトプットを確認します。
- 結果が想定した通りであることを検証します。

## 7. まとめ

こちらの記事では、S3のデータをAWS Glueを使用してETL処理する手順を紹介しました。Glueの使いやすさを生かして、データ変換プロセスを効率化できることを実感いただけたのではないでしょうか。AWSの豊富なサービスと組み合わせてより洗練したデータ処理を行っていきましょう。 

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