3.5標準
S3へ集めたCSVを列指向のParquetへ変換し、Athenaのスキャン量を減らす。
変換処理をマネージドサービスで実行し、データレイクのメタデータも管理する。
適切な構成を2つ選べ。
× 不正解
Glue ETLでCSVをParquetへ変換し、Glue Data Catalogでデータレイクのメタデータを管理する。
詳細解説
正しいAWS Glue ETLジョブでCSVをParquetへ変換する
GlueはマネージドなETL処理を実行し、データ形式の変換を自動化できる。
GlueはマネージドなETL処理を実行し、データ形式の変換を自動化できる。
正しいAWS Glue Data Catalogでテーブルメタデータを管理する
Glue Data Catalogはデータレイクのスキーマや場所などのメタデータを管理する。
Glue Data Catalogはデータレイクのスキーマや場所などのメタデータを管理する。
誤りIAMポリシーだけでCSVの列指向変換を行う
IAMは権限管理であり、データ形式の変換処理を実行しない。
IAMは権限管理であり、データ形式の変換処理を実行しない。
誤りRoute 53の加重ルーティングでParquetファイルを生成する
Route 53はDNSルーティングで、データ変換やファイル生成を行わない。
Route 53はDNSルーティングで、データ変換やファイル生成を行わない。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS Glue ETLとData Catalogの公式説明を確認する。期待される結果
取り込み後の形式変換とメタデータ管理をGlueの機能へ対応付けられる。理解のポイント
- AWS Glue ETL
- Parquet
- Glue Data Catalog
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式Glueドキュメントの確認
- AWS公式SAA-C03 Domain 3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
形式とメタデータ
Parquetへの変換で分析時の読み取りを効率化し、Catalogでスキーマを発見できるようにする。
判断のポイント
性能ボトルネックがストレージ、計算、DB、ネットワーク、データ処理のどこにあるかを分けて考える。
問題IDAWS-SAA-030
確認環境AWS公式Glueドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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