AWS Glueは、サーバーレスなデータ統合サービスで、ETL（Extract, Transform, Load）処理を自動化できます。主要な実行エンジンとしてPython ShellジョブとPySparkジョブの2つがあり、それぞれ異なるデータサイズと処理要件に最適化されています。

資格試験では、データサイズとコスト効率に基づく適切なジョブタイプの選択が重要な判断ポイントとなります。

AWS Glue ETLジョブに関連した資格試験で重要なトピックを解説します。

Python ShellジョブとPySparkジョブの最も重要な違いは、処理アーキテクチャとコスト効率にあります。この比較表は、両ジョブタイプの特性と使用シナリオの違いを示しています。

上記の比較表に示すように、Python Shellジョブはシングルノード処理で最小0.0625 DPUで実行可能です。Pandasライブラリが事前ロードされており、100MB程度のCSVファイルなど小規模データ処理に最適化されています。シンプルなデータ変換や小規模ETL処理でコスト効率が最高になります。

一方、PySparkジョブはApache Sparkによる分散処理を活用し、複数ノードでの並列処理が可能です。最小2 DPUが必要ですが、数GB～TB規模のデータを効率的に処理できます。動的パーティショニングや自動スケーリング機能により、大規模データセットで真価を発揮します。

ここまで学んだ核心パターンを、実践的な問題で確認しましょう。各問題は実際の企業シナリオに基づいており、適切なジョブタイプの選択能力を評価します。

AWS GlueのPython ShellジョブとPySparkジョブは、データサイズと処理要件に応じた適切な選択により、コスト効率と処理性能を最適化できます。適切なジョブタイプの選択により、様々なETL要件に対応できます。

これらの機能を適切に組み合わせることで、データサイズに応じたコスト効率とパフォーマンスを両立した包括的なETL戦略を実装できます。