Glueジョブの出力ファイルを１つにまとめるやつ

AWS GlueジョブでS3に出力する際に、出力ファイルを一つにまとめたいというニーズはよくあることです。この場合、repartition(1)とcoalesce(1)のどちらを使うかが問題になります。これらのメソッドはApache SparkのRDDやDataFrameのパーティション操作に使われ、Glueジョブの中でSparkの機能として利用可能です。それぞれのメソッドについて説明し、どちらがより適しているかを考えましょう。

repartition(1)

• repartitionメソッドは、指定された数のパーティションにデータセットを再分配します。
• データセットを完全にシャッフルするため、大量のデータを扱っている場合は時間がかかり、コストが高くなる可能性があります。
• パーティションの数を増やす場合や、データの分布を均一にする必要がある場合に適しています。

coalesce(1)

• coalesceメソッドは、シャッフルを行わずにパーティションの数を減らすため、repartitionに比べて効率的です。
• 主にパーティションの数を減らすことを目的としており、大量のデータを一つのパーティションにまとめる際にもパフォーマンスが良いです。
• ただし、元のパーティションが不均一に分布している場合、coalesceを使用してもデータの不均衡が解消されない可能性があります。

どちらを使うべきか

• S3に出力するファイルを一つにまとめたいという目的の場合、パフォーマンスと効率性を考慮するとcoalesce(1)が一般的に推奨されます。これは、シャッフルを伴わないため、処理時間とコストを節約できるからです。
• しかし、元のデータが非常に不均一なパーティションに分かれており、結果として得られる単一ファイルのデータ分布に均一性が必要な場合はrepartition(1)を検討する必要があります。この方法はより多くのリソースを消費し、処理に時間がかかる可能性があるため、必要性をよく考えるべきです。

最終的な選択は、パフォーマンス、コスト、およびデータの分布要件を考慮して決定する必要があります。大抵の場合、coalesce(1)がS3に単一のファイルとして出力する場合の最適な選択肢です。