2.2標準
Spark・Hive・Presto系の処理が同じS3テーブルを読む。
各クラスタに別々の定義を持たず、共通のHiveメタストアを利用する。
最も適切な方法はどれか。
× 不正解
Glue Data CatalogはHive互換メタストアとしてEMRのSpark・Hiveなどから共有利用できる。権限・リージョン・更新競合を管理する。
詳細解説
正しいAWS Glue Data CatalogをHiveメタストアとして利用する
EMR上のSparkやHiveから共通のテーブル・パーティションメタデータを参照できる。
EMR上のSparkやHiveから共通のテーブル・パーティションメタデータを参照できる。
誤り各クラスタのローカルファイルへDDLをコピーする
定義が分岐し、パーティション・スキーマの更新漏れが起きる。
定義が分岐し、パーティション・スキーマの更新漏れが起きる。
誤りS3 Object Lockへテーブル定義を保存する
オブジェクト保護はHiveメタストアの検索・更新APIを提供しない。
オブジェクト保護はHiveメタストアの検索・更新APIを提供しない。
誤りCloudWatch Metricsをテーブルメタストアにする
メトリクスは数値監視であり、列・パーティション定義を管理しない。
メトリクスは数値監視であり、列・パーティション定義を管理しない。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
EMRのGlue Data Catalog連携、Hive metastore、Lake Formation権限の公式説明を確認する。期待される結果
ローカルDDL・オブジェクト保護・メトリクスと共有メタストアの違いを説明できる。理解のポイント
- Hive metastore
- Glue Catalog
- EMR
- 共有メタデータ
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
- AWS公式DEA-C01 Domain 2・Task 2.2と各サービスの公式ドキュメントを確認する。
基礎のおさらい
メタデータ共有
処理エンジンと保存データをつなぐテーブル・パーティション定義を一元管理する。
更新整合性
Crawler・ETL・手動DDLが同時に定義を更新する場合の競合を管理する。
問題IDAWS-DEA-128
確認環境AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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