Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを 私達が扱わなければいけないデータの量は日々増え続けています(私は、未だに1,2枚のフロッピーディスクを持っていて、1.44MBというのが当時はとても大きいストレージだったことを思い出せるようにしています)。今日、多くの人々が構造化されたもしくは準構造化されたペタバイト規模のファイル群を、日常的に処理してクエリしています。彼らはこれを高速に実行したいと思いつつ、前処理やスキャン、ロード、もしくはインデックスを貼ることに多くの時間を使いたいとは思っていません。そうではなくて、彼らはすぐ使いたいのです: データを特定し、しばしばアドホックに調査クエリを実行して、結果を得て、そして結果に従って行動したいと思っていて、それらを数分の内に行いたいのです。 Amazon
Apache Hive - Wikipedia
Apache Hive はHadoopの上に構築されたデータウェアハウス 構築環境であり、データの集約・問い合わせ・分析を行う[1]。Apache Hiveは当初はFacebookによって開発されたが、その後Netflixのようにさまざまな団体が開発に参加し、またユーザーとなった[2][3]。 Hive はAmazon Web ServicesのAmazon Elastic MapReduceにも含まれている[4]。 Apache HiveはHadoop互換のファイルシステム（たとえばAmazon S3)に格納された大規模データセットの分析を行う。使用には、map/reduceを完全にサポートしたSQLライクな「HiveQL」という言語を用いる。クエリの高速化のため、ビットマップインデックスを含めたインデクス機能も実装している[5]。 標準設定では、Hiveはメタデータを組み込みApach
Amazon Athena（SQL を使用した S3 でのデータクエリ）| AWS
Amazon Athena は、オープンソースフレームワーク上に構築されたサーバーレスのインタラクティブな分析サービスで、オープンテーブルとファイル形式をサポートしています。Athena は、ペタバイト規模のデータが存在する場所で分析するための簡素化された柔軟な方法を提供します。Amazon Simple Storage Service (S3) データレイクと 25 以上のデータソース (オンプレミスデータソースや SQL または Python を使用した他のクラウドシステムを含む) からデータを分析したり、アプリケーションを構築したりできます。Athena は、オープンソースの Trino および Presto エンジンと Apache Spark フレームワーク上に構築されており、プロビジョニングや設定は不要です。
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