Amazon Athenaで気軽に始める データ分析/athena-data-analytics

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1. Amazon Athenaで
   気軽に始めるデータ分析
   

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2. 自己紹介
   名前　：阿部 真之
   仕事　：株式会社ゆめみ。サーバーサイド、Androidのリードエンジニア
   趣味　：コーヒー、ビール、アニメ、ゲーム、読書、etc…
   Twitter：@marchin_1989
   

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3. 前置き
   対象者
   - なにかしらデータ分析に関わる方
   - AWS Athenaを触ったことがない方
   前提とする知識
   - AWSのサービスを少しでも触ったことがある方
   - SQLを触ったことがある方
   

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4. アジェンダ
   - Amazon Athenaとは
   - Amazon Athenaのデモ
   

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5. Amazon Athenaとは
   

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6. Amazon Athena
   - S3や、様々なデータソースに対して、SQLでクエリできるインタラクティブな分析サービス。
   - サーバーレスでインフラ管理不要。
   - 大規模データに対しても高速なクエリが可能。
   - ユースケース
   - アナリストやデータサイエンティストによるアドホックな分析
   - S3にあげて、テーブル定義後、すぐクエリ可能。
   - ログ分析
   - S3に保存した、ログデータに対してクエリ
   - ETLパイプライン
   

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7. デモ
   

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8. デモ
   - AWSマネジメントコンソールの「クエリエディタ」からクエリを実行してみる。
   

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9. デモ
   - 公式のチュートリアルを実施
   - https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/athena/latest/ug/getting-started.html
   - サンプルデータ
   - s3://athena-examples-ap-northeast-1/cloudfront/plaintext/
   - CFのアクセスログ
   

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10. デモの流れ
    1. クエリ結果保存用のS3バケットを指定する
    2. データベースを作成する
    3. テーブルを作成する
    4. クエリする
    

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11. 1. クエリ結果保存用のS3バケットを指定する
    

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12. 2. データベースを作成する
    

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13. 3. テーブルを作成する
    

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14. 4. クエリする
    

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15. その他
    - 基本的にクエリのスキャン量で課金される。1 TB あたり5USD。
    - スキャン量を削減することで、パフォーマンスが向上し、料金が安くなる。
    - パーティション化
    - Hive形式（例: s3://bucketname/year=2023/month=05/day=08/…）のS3に対して、テーブル
    作成時にパーティションを指定する。
    - Federated Query
    - S3だけでなく、RDS、DynamoDBといった様々なデータソースに対してクエリを実行可能。
    - S3のデータに対して、RDSのテーブルを結合してクエリできる。
    - クエリエディタ以外でも、アプリケーションなどからJDBC経由、AWS SDK（API）経
    由で実行可能。
    

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16. まとめ
    - Amazon Athenaは、S3や、様々なデータソースに対して、SQLでクエリできるイン
    タラクティブな分析サービス。
    - S3にデータを溜めておけば、気軽にデータ分析が始められる。
    

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17. 参考文献
    ・YouTube, 【AWS Black Belt Online Seminar】Amazon
    Athena,https://www.youtube.com/watch?v=6FLkOE60Pfs,（2020/06/18）
    ・AWS, Amazon Athena とは,
    https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/athena/latest/ug/what-is.html
    

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