What's Amazon Athena? - re:Growth 2016 Osaka
•
2 likes•7,457 views
AWS re:Invent 2016 Classmethod, Inc. re:Growth 2016
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Similar to What's Amazon Athena? - re:Growth 2016 Osaka
Similar to What's Amazon Athena? - re:Growth 2016 Osaka (20)
What's Amazon Athena? - re:Growth 2016 Osaka
- 1. Amazon Athenaって何？ re:Growth 2016 Osaka classmethod.jp 1 2016.12.12 クラスメソッド株式会社 市田善久
- 2. Who are you? classmethod.jp 2 • 市田善久 • 大阪オフィス勤務 Solutions Architect • 前職：レンタルサーバ • Interest : Network / Security BigData / DevOps Athena,AI,X-Ray … classmethod.jp 2
- 4. What‘s Amazon Athena? 標準SQLを用いてAmazon S3上にあるデータ を簡単に分析できるインタラクティブなクエリ サービス ザックリ表現で、 「S3のデータに直接SQL投げられるサービス」 classmethod.jp 4
- 5. どういうこと？ • マネジメントコンソールで数アクション • 標準SQLでアドホッククエリ実行 • 結果は数秒 classmethod.jp 5
- 6. 特徴その１/４ • すぐ使える。直接クエリできる – ETLやデータのロードが不要 – Athenaにデータを移す必要がない – S3上のファイルにテーブル定義を適用するだ けで、ファイルに変更を加える必要なく、高 速にクエリを実行可能 • サーバレス – セットアップや管理用インフラは不要 – 高可用性、運用性 classmethod.jp 6
- 7. 特徴その２/４ • 数秒で結果が得られる – クエリを自動で並列化し、何百、何千コアに 分散し、高速処理 – パフォーマンス改善 • データの圧縮 • カラムナ形式のフォーマット • 詳細は後程 classmethod.jp 7
- 8. 特徴その３/４ • 分散SQLエンジンPrestoでクエリ実行 • 様々なデータフォーマットに対応 – JSON、CSV、TSV、ログファイル、AWS サービスログ、カスタム区切りのテキスト、 Apache Parquet(パーケイ)、Apache ORC 等 classmethod.jp 8
- 9. 特徴その４/４ • S3へのストリームデータも対応 • Athena自体が未対応のリージョンのS3 に対しても実行可能 – 東京リージョンのバケットに対して利用可能 • 従量課金 – 実行したクエリのみ課金(詳細は後程) classmethod.jp 9
- 10. 圧縮データのサポート S3上のデータが圧縮されていても解析可能 • Snappy – Google製のオープンソースの圧縮ライブラリ • Zlib • GZIP classmethod.jp 10
- 11. 組み合わせ • Amazon QuickSightとの連携(確認中) – 容易に可視化 • JDBC接続 – BIツールやSQLクライアントからクエリ実行 可能(Workbenchなど) • 様々なサードパーティ製ツールとの連携可能 – Amazon Athena用のJDBCドライバはS3で公 開済み classmethod.jp 11
- 13. クエリについて • マネジメントコンソールのAthena Query Editor やSQLクライアントから照会 • DDL文やSQLクエリを実行可能 – 実行不可なものも(CREATE TABLE AS SELECT等) • 結果はコンソールへストリームされる • 結果はS3に保存される – アクセス可能 • 1アカウントあたり同時に5つのクエリを実行可 – デフォルト – 上限緩和申請で拡張可能 classmethod.jp 13
- 14. 簡単な使い方 1. マネジメントコンソールにログイン 2. CREATE TABLE(2通り) – マネジメントコンソールでウィザード利用 – DDL文の利用 (Hive DDL) 3. クエリー開始 classmethod.jp 14
- 16. 1. Name & Location classmethod.jp 16
- 22. コスト • 実行したクエリのみに対する課金 – 各クエリでスキャンされたデータ量 • S3上のデータ1TBスキャン毎に$5 • 失敗クエリは課金対象外 classmethod.jp 22
- 23. コスト削減のポイント データスキャンを減らしコスト節約 • データ圧縮 • カラムナフォーマット – Parquet等の利用でデータ転送量を縮小し、デー タスキャンを縮小 – (必ずしもParquetの方が速くなる訳では無い?) • パーティショニング – スキャン対象を指定 – 詳細は後程 classmethod.jp 23
- 24. これまでの課題と解決 • シンプルなパイプライン – S3 > EMR > S3 > Redshift > QuickSight – S3 > Athena > QuickSight classmethod.jp 24 • データ分析の大量作業、大量な知識必要
- 25. 適切な選択 • Amazon Redshift – データウェアハウス – 膨大な構造化データに対して複雑なクエリに対して高速に 結果を得られる • Amazon EMR – Hadoop, Spark, Prestoの利用 – これらの分散処理フレームワークを効率的に高いコスト効 率で利用できる • Amazon Athena – S3へのアドホッククエリを実行する最も簡単な方法 要件や環境に応じた最適な選択 classmethod.jp 25
- 27. 国内事例 - Gunosy • 株式会社Gunosy – 日本の大手ニュースキュレーションアプリ・ プロバイダ • Athenaの評価 – 使用してきたシステムよりも高速にクエリ結 果を得られた – 今後、Amazon Athena を分析プラット フォームの中核に据えるつもり classmethod.jp 27
- 28. 国内事例 - JapanTaxi • JapanTaxi株式会社 – タクシー配車アプリ等の交通関連アプリ提供 – 毎月200万人アクティブユーザ • Athenaの評価 – 既に保存されているデータを移動させることなく、 クエリの実行が可能 – 費用を抑えながら最も細かいレベルでデータをクエ リ処理できる – Amazon EMR のような、その他のソリューションで 同じデータを活用し、相互運用することも可能 – 特別な管理者を必要としない classmethod.jp 28
- 29. パーティショニング • データ分割手法の１つ • 検索効率の向上 • アプリケーションの修正が不要 • など classmethod.jp 29
- 30. Athenaでパーティショニング • Athenaで利用可能 • スキャン対象を指定できる • パフォーマンスの向上 • スキャン対象の削減によるコスト節約！ パーティショニング活用しましょう！ classmethod.jp 30
- 32. パーティション化されている場合 • テーブル作成時に「PARTITIONED BY」 を指定 – PARTITIONED BY(dt STRING) • パーティション用のkeyを指定 classmethod.jp 32
- 34. パーティションの考慮がない場合 • ALTER TABLE ADD PARTITIONを実行し て、パーティションを追加 • 日付フォルダ毎に実行する必要がある • 手動でやるには限界 – JDBCで自動処理 • 上限20,000/テーブル classmethod.jp 34
- 36. Athenaの利用用途 • データ分析向け – CREATE TABLE AS SELECTといった構文に 対応していない – 参照用途での利用が想定されている • JDBCやBIツールからの参照 • QuickSightとの連携(確認中です) – 簡単にデータ分析 classmethod.jp 36
- 37. やってみたブログ Athena 特集カテゴリー ｜ Developers.IO • Amazon AthenaでCloudFrontログをSQLで解析する • Amazon Athena に JDBC 接続する • AthenaのJDBCドライバを使ってS3のデータにSQL Workbench経 由でアクセスする • Amazon Athena: カラムナフォーマット『Parquet』でクエリを試 してみた • Amazon AthenaでELBログをSQLで解析する • AWS AthenaでCloudTrailのS3オブジェクトログを解析をしてみま した！ • 他多数！！ classmethod.jp 37