RDSの接続トラブルの原因を切り分ける手順をAWSの動画を参考にメモ


RDSにうまく接続できない時に考えられる原因と切り分け方のメモ。MySQLを例にする。MySQLのポートは3306と仮定する。

## (現象1) MySQLコマンドの結果が帰ってこないとき
別ターミナルで以下のコマンドを打つ。
```sh
netstat -an | grep 3306
```

### 結果パターン1
```sh
(略) SYN_SENT
```
上記のような出力の場合、リクエストを送ったがレスポンスが帰ってきていないことがわかる。その場合は、以下に問題がないか見直す。
1. セキュリティグループの設定
2. 接続元のFWの設定

## (現象2) Access Denied
→IDとパスワードが正しいことを確認する。

## (現象3) Unkown MySQL Server Host
→DNSの名前解決ができていない状態。この場合は、以下を確認する。
1. ホスト名が正しいか
2. 利用しているDNSが名前解決できる状態か(nslookup,dig,ncなどのコマンドを利用する)

## (現象4) 上記がすべて問題ないにも関わらず接続に失敗するとき
以下の可能性を確認する。
1. DBインスタンスのステータスが正常であること
2. 同時接続数の上限に達していないこと
3. DBのリソースが飽和していないこと

# 参考
- https://www.youtube.com/watch?v=_Ox2lul0cI8

RDSの接続トラブルの原因を切り分ける

GlueからAuroraのMySQLにJDBC接続する方法とハマったポイントについてまとめます


# 概要
AWS GlueからAuroraのMySQLにJDBC接続してデータを取得する方法を紹介します。

# 環境
- python==3.7
- pyspark==2.4.3

# 手順
1. VPCの設定
2. AWS Glue接続を追加する
3. コード

### VPCの設定
[こちら](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/setup-vpc-for-glue-access.html)を参考に、接続したいAuroraクラスタが所属するセキュリティグループの設定をします。

### AWS Glue接続を追加する
[こちら](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/console-connections.html)を参考に、接続したいAuroraクラスタに対して`AWS Glue`接続を追加します。

### コード
PySparkでJDBC接続する例を記載します。

```python
sc = SparkContext()
glueContext = GlueContext(sc)
spark = glueContext.spark_session

jdbc_url = f"jdbc:mysql://{ホスト}:{ポート}/{データベース名}"

df = spark.read.jdbc(jdbc_url, {テーブル名}, properties={
                "user": {ユーザ名},
                "password": {パスワード}
            })
```

JDBCに接続するためのURLの形式は以下

```python
"jdbc:mysql://{ホスト}:{ポート}/{データベース名}"
```

# 参考
- [JDBC データストアに接続するための VPC の設定 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/setup-vpc-for-glue-access.html)
- [AWS Glue 接続の追加](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/console-connections.html)
- [Sparkのドキュメント](https://spark.apache.org/docs/2.4.3/sql-data-sources-jdbc.html)

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