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re:Growth athena
1.
re:Invent 新サービス Athena 千葉 淳 クラスメソッド株式会社 2016年12月6日
2.
自己紹介 所属:クラスメソッド株式会社 仕事:ソリューションアーキテクト 好きなAWS: Lambda 名前:千葉 淳
3.
Athenaとは?
4.
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
6.
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
9.
画面解説
10.
Athenaの画面
11.
クエリ実行画面
12.
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
13.
結果確認画面
14.
データベース/テーブル作成画面
15.
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
16.
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
17.
パーティショニング - Hive
- テーブル作成時に 指定
18.
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
19.
まとめ
20.
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)
21.
Appendix 検証記事はDevelopers.IO(現在13記事)
22.
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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