AWS Athena 如何工作?
以下流程图解释了 Amazon Athena 如何工作 −
首先，您需要注册并选择数据源。例如，Amazon S3 是一种流行的 AWS 数据源，您可以在其中存储表。
接下来，此数据源应集成到 Amazon Athena。您首先需要配置 Athena。
配置和集成后，您可以使用 Athena 的查询编辑器编写和运行 SQL 语句来查询数据源。
Athena 将在几秒钟内提供查询结果。获得结果后立即进行分析。您可以根据需要优化查询。
与 AWS S3 和其他 AWS 服务集成
将 AWS Athena 与 AWS S3 和其他 AWS 服务集成可增强数据分析的功能并简化数据管道。
接下来在本章中，我们提供了将 Athena 与 AWS S3 和其他 AWS 服务集成的分步指南。
将 AWS Athena 与 Amazon S3 集成
要将 AWS Athena 与 Amazon S3 集成，请按照以下步骤操作 −
上传数据
首先，将数据集存储在 Amazon S3 中。 Athena 可以直接从各种格式(如 CSV、JSON、Parquet、ORC 和 Avro)进行查询。
文件夹结构
接下来，您需要使用文件夹结构(如 s3://your-bucket/folder/subfolder/data.csv)来组织数据。它使查询更简单。
在 S3 中创建表并运行查询
现在，您可以创建表并对保存在 Amazon S3 中的数据运行查询。
将 AWS Athena 与 AWS Glue 集成
要将 AWS Athena 与 AWS Glue 集成，请按照以下步骤操作 −
设置 Glue 数据目录
首先，设置 AWS Glue 数据目录。它可以自动发现和分类 Amazon S3 中的数据。 Glue 目录充当 Aws Athena 的集中元数据存储库。
配置爬虫程序
接下来，我们需要配置 Glue 爬虫程序。为此，首先，创建一个 Glue 爬虫程序并指定您的 Amazon S3 存储桶位置。Glue 爬虫程序会扫描数据并创建元数据表。
使用 Athena 查询数据
一旦 Glue 对您的数据进行了分类，表格将自动出现在 AWS Athena 查询编辑器中。现在，您只需选择表格即可查询数据。例如，一个简单的查询可以如下 −
SELECT * FROM glue_catalog_database.table_name WHERE condition;
转换数据
AWS Glue 可用于 ETL 任务。您可以编写 Glue 作业来处理 Amazon S3 中的原始数据，并将清理后的数据存储回 Amazon S3。
将 AWS Athena 与 AWS Lambda 集成
要将 AWS Athena 与 AWS Lambda 集成，请按照以下步骤操作 −
创建 Lambda 函数
首先，编写一个使用 AWS SDK 触发 AWS Athena 查询的 Lambda 函数。例如，S3 事件(如新文件上传)。
示例
查看以下示例 −
import boto3
athena_client = boto3.client('athena')
def lambda_handler(event, context):
response = athena_client.start_query_execution(
QueryString='SELECT * FROM your_table LIMIT 10;',
QueryExecutionContext={
'Database': 'your_database'
},
ResultConfiguration={
'OutputLocation': 's3://your-output-bucket/'
}
)
return response
自动化事件驱动查询
您还可以配置 Lambda 函数以根据事件运行 Aws Athena 查询。例如，事件可以是上传到 S3 的新数据。此集成允许用户进行实时或计划的数据处理。
将 AWS Athena 与 Amazon CloudWatch 集成
要将 AWS Athena 与 Amazon CloudWatch 集成，请按照以下步骤操作 −
设置 CloudWatch 日志
首先，您需要设置 CloudWatch 日志。为此，请转到 Athena 设置并启用 CloudWatch 日志以监控查询执行。
跟踪查询性能
启用后，CloudWatch 允许您监控查询性能、执行时间和故障。它可以帮助您随着时间的推移优化成本和性能。
设置查询失败警报
最后，您可以设置 CloudWatch 警报，当 Athena 查询失败或执行时间超过特定阈值时通知您。创建警报可确保可靠的数据处理。
