[動画公開] Amazon Athena (Iceberg) x dbt ではじめるデータ分析！ #ちょっぴりDD | DevelopersIO
[動画公開] Amazon Athena (Iceberg) x dbt ではじめるデータ分析！ #ちょっぴりDD データアナリティクス事業本部のコンサルティングチームの石川です。AWS主催のオンラインカンファレンス、ちょっぴり DiveDeep する AWS の時間にて「Amazon Athena (Iceberg) x dbt ではじめるデータ分析！」というテーマにて登壇しました。セッション動画と資料が公開されました。 セッション概要 コンサルティングチームでは、Amazon RedshiftやSnowflakeと「dbt」を用いたサーバレスなデータプラットフォームである「dbt-template」ソリューションと、コンサルティングサービスをご提供しております。今回は、「dbt-template」のAmazon Athena対応で得られた技術調査の結果と、テーブルフォーマット「Iceb
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Athena で ALB アクセスログの time フィールドを Asia/Tokyo (JST) に変換する - kakakakakku blog
Amazon Athena で Application Load Balancer (ALB) のアクセスログを検索するときにタイムスタンプ time のタイムゾーンは UTC になっている💡検索するときに JST に変換したい❗️と思う場面があって，最近クエリを作っていたため，今後すぐに再利用できるようにクエリサンプルをメモしておこうと思う ＼( 'ω')／ サンプル: SELECT 単純に time を JST で表示するなら parse_datetime 関数と AT TIME ZONE オペレータを組み合わせる👌 SELECT parse_datetime(time, 'yyyy-MM-dd''T''HH:mm:ss.SSSSSS''Z') AT TIME ZONE 'Asia/Tokyo' AS time, request_verb, request_url, elb_sta
Athena view と Terraform による宣言的データモデリングとレイクハウスへの道標 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、DR&MLOps*1 チームの楠です！ こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021 の 13 日目の記事です。 昨日の記事は大曽根さんの『Gunosyの施策運用におけるインスティチューショナルメモリ』でした。 本日は、データ分析の民主化を促進するためのデータレイク上での分析用データマートとしての Athena view の利用方法と、IaC のための Terraform による宣言的な Athena view の定義方法をご紹介します！ はじめに 背景 前提知識: Athena における view Athena view の利点 利点1. SQL と view カタログ定義のみからなるので、データ転送ワークフローを組まなくてよい 利点2. テーブルのスキーマを容易に変更できる 利点3. よく利用する共通テーブル式をきちんとテーブルとして定義
AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する 2019年9月、Github上にAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)が公開されました。Data Wranglerは、各種AWSサービスからデータを取得して、コーディングをサポートしてくれるPythonのモジュールです。 現在、Pythonを用いて、Amazon Athena(以下、Athena)やAmazon Redshift(以下、Redshift)からデータを取得して、ETL処理を行う際、PyAthenaやboto3、Pandasなどを利用して行うことが多いかと思います。その際、本来実施したいETLのコーディングまでに、接続設定を書いたり、各種コーディングが必要でした。Data Wraglerを利用することで、AthenaやAmazo
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