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
インタラクティブ SQL – Amazon Athena – AWS
Amazon Athena は、標準 SQL を使用して Amazon S3 でのデータ分析を簡素化するインタラクティブなクエリサービスです。Athena はサーバーレスであるため、インフラストラクチャのセットアップや管理は不要で、クエリの実行に必要なリソースについての料金のみをお支払いいただきます。Athena を使用して、ログを処理し、データ分析やインタラクティブなクエリを実行します。Athena は自動的にスケールし、並列して複数のクエリが実行されるため、データセットの容量が大きく、クエリが複雑でも、短時間で結果が表示されます。 Amazon Athena は次世代の Amazon SageMaker で利用可能で、フリクションレスな SQL 処理と Apache Spark ワークロードを実現します。Amazon SageMaker Unified Studio 内では、Athen
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