Amazon AthenaをBigQueryと比較してみた
こんにちは、データ分析部の阿部です。 作業中音楽は聞かない派ですが、ホワイトノイズを聞いていると集中できるという噂を聞いたことがあるので少し気になっています。 今回は、re:Invent2016で発表されたばかりのAthenaを紹介します。 Athenaとは データの準備 テーブル作成 速度測定 まとめ Athenaとは 本日、AWSのre:Invent中で、RedshiftやEMRに続くビッグデータサービスとして、Athenaというサービスがリリースされました。 Athenaは、S3上のデータ（CSV, JSON, その他フラットファイル）に対して、インタラクティブにSQLを実行することができます。 RedshiftやEMRに比べて、クラスタの構築や運用を必要とせず、シンプルにクエリを実行できるというメリットがあります。 課金形態も、クエリ&読み込んだデータ量に応じて課金という点で、Go
Amazon Athenaを使ってみた - Qiita
AWS re:Invent 2016のキーノートにてAmazon Athenaが公開されたので、使ってみました。 Amazon Athenaとは 公式ページに詳しく載っていますが、簡単に言うとS3を標準SQLでクエリ可能にしたサービスです。 早速使ってみる AWSコンソールログイン後のサービス一覧にはまだ追加されていませんでしたが、公式ページから使ってみます。 検索する サービスに入るとsampledbがすでにセットされているので、まずは検索をかけてみます。 ログイン後の画面は完全にSQL管理画面ですね。 すでにsampledbの中にelb_logsというテーブルがあるので、検索をかけてみます。
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