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Day1キーノートで発表
5.
データ分析の顧客課題 データ分析の大量作業、大量な知識必要 出典:http://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/awswebinar-awsbig-data
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Athenaが解決 ETL、データロードが不要! S3上データへ対話的SQLクエリ 複数フォーマット対応!(CSV/TSV/JSON/Apache log等) 答え
7.
Athenaの特徴? サーバーレス(高可用性、運用が楽) 早い(並列実行、チューニング済み) コスト効率がよい(スキャン$5/TB) ツール連携(JDBC, QuickSight)
8.
事例 DataXu社180TB/日を可視化
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画面解説
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Athenaの画面
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クエリ実行画面
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よく使うクエリの保存画面 ELB用ログテーブル作成、CloudFrontログテーブル作成のサンプル等用意
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結果確認画面
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データベース/テーブル作成画面
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Athenaにおけるデータベース/テーブル データベースは「テーブルの論理グループ」 テーブルは、データの定義 所属するデータベース データを保存しているS3の場所(ファイル/パス) データフォーマット カラムの定義 パーティション
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データベース/テーブルのポイント SQLでもテーブル作成OK パーティショニング = 検索データを減らす コスト削減 パフォーマンスの向上
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パーティショニング - Hive
- テーブル作成時に 指定
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パーティショニング – Hive以外- 日付ごとにパーティションを追加する必要あり JDBCで自動化を検討
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まとめ
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まとめ S3上のデータをSQLにて直接分析 様々なフォーマット対応 (CSV/TSV/JSON/Apache log等) サーバレスで高可用性、運用管理不要 ツールと連携し可視化(JDBC、QuickSight)
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Appendix 検証記事はDevelopers.IO(現在13記事)
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おしまい
Editor's Notes
* パワハラならぬプロハラ、キラカード扱いです
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