AWS: Amazon Athena — serverless сервис аналитики, примеры

Amazon Athena – интерактивный сервис запросов, позволяющий анализировать данные в Amazon S3 стандартными средствами SQL. Athena – это бессерверный сервис, поэтому не нужно управлять архитектурой, а плата начисляется только за выполненные запросы.

О сервисе — тут>>>.

Документация — тут>>>.

Начало работы — тут>>>.

Видео — тут>>> (первая часть, знакомство с Athena), тут>>> (вторая часть — S3), тут>>> (третья часть — работа с Athena) (видео немного устарело, ему год, но отлично демонстрирует работу и возможности Athena).

Начало работы

Логинимся в консоль AWS, переходим на страницу сервиса Athena, кликаем Get started.

Если это первый запуск Athena — AWS запустит ознакомительный сценарий:

> In this tutorial we will take raw logs in text format on Amazon S3, and create a table.

Следуем указаниям помощника, создаём базу, таблицу и указываем путь к корзине, в которой будут данные для обработки:

Обратите внимание на документацию по указанию Input Data:

Use:

s3://bucketname/keyname/

Do not use:

s3://path_to_bucket
s3://path_to_bucket/*
s3://path_to_bucket/mySpecialFile.dat
s3://bucketname/keyname/filename.csv
s3://test-bucket.s3.amazon.com
arn:aws:s3:::bucketname/keyname

Указываем формат данных, в данном случае используем Apache logs:

Описываем содержимое базы — колонки и типы данных в них (в Wizard-е кликаем на here — Click here to fill in corresponding column names and types in the form.):

Запускаем создание таблицы:

(язык запросов см. ниже)

Получаем данные из таблицы — Preview table:

Результат:

Запросы к Data Source

Для работы с данными — используем SQL и HDDL (Hive Data Definition Language) запросы.

Документация — тут>>>.

Например — список баз:

Таблицы:

Результаты запросов

Документация — тут>>>.

Все запросы, которые мы выполняем к Athena, сохраняются в S3 корзине, по умолчанию имя aws-athena-query-results-<AWSUSERID>-<AWSREGION>/Unsaved/<YEAR>/<MONTH>/<DAY>:

Изменить корзину можно в настройках:

Пример работы

Попробуем создать реальный пример.

Далее выполним:

1. добавим S3 корзину и каталог в ней, в которой будут исходные данные
2. загрузим тестовый файл с данными в корзину (при использовании нескольких файлов имейте ввиду, что файлы в одном каталоге корзины должны иметь один формат)
3. создадим новую базу в Athena с исходными данными из созданной корзины
4. и выполним несколько запросов, что бы создать файлы с результатами в корзине

Создание S3

Создаём корзину:

В корзине создаём каталог:

Загружаем файл с тестовыми данными, например отсюда>>> — файл addresses.csv:

Аналогично создаём корзину setevoy-athena-test-results (или не создаём — она будет добавлена после обновления настроек в Anthena, см. ниже).

Athena

Перед созданием базы — проверяем содержимое файла, т.к. понадобятся колонки для будущей таблицы в новой базе:

Следовательно, в таблице будут колонки:

1. Name тип string
2. Surname тип string
3. Address тип string
4. City тип string
5. State тип string
6. Postcode тип int

В поле Location of Input Data Set потребуется URL корзины и каталога, находим их:

Копируем путь https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/setevoy-athena-test/fold1/, переходим в Athena, создаём новую базу, и в пути указываем s3://setevoy-athena-test/fold1/:

Указываем тип данных CSV:

Создаём колонки. Для удобства — можно кликнуть на Bulk add columns и добавить всё одной строкой:

Partitions — сейчас не надо, пропускаем, жмём Create table — база и таблица готовы:

В настройка Athena — укажем новую корзину для результатов:

Выполнение запросов

И для примера — несколько запросов.

При написании запроса — можно использовать Ctrl+пробел для подстановки имён:

Выполняем запрос — Run query или Ctrl+Enter:

Проверяем содержимое корзины с результатами:

Загружаем файл, проверяем содержимое:

Аналогично используем любое форматирование.

Например — исключить строку, где поле Name пустое:

SELECT * FROM setevoy_athena_test_db_1.addresses
WHERE name <>''

А дальше полученные данные можно использовать например в Tableau сервере с помощью Athena connector.