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[レポート][社内勉強会] AWS Athenaハンズオン ～ビッグデータじゃなくてもAthenaは使える！～
こんにちは、みかみです。
去る2017/07/01(土)に開催された弊社イベント「Developers.IO 2017」のハンズオンセミナー「G-1 現場で使える Amazon Athena」を、社内で再演していただきました！ｖ
Athena初めて触ったのですが（恥）、Hiveもごく軽い机上の知識しかないですが（恥）、これが思ったよりもかんたん＆面白い！
これもひとえに、ハンズオン用にデータやRoleなど、準備していただいたおかげですｍｍ
※文中の画像は全てハンズオン資料からの抜粋です。
今まで「Athena＝ビッグデータ→大がかり」なイメージでしたが、くつがえされました（いい意味で！
スモールスタートでお試しできるし、特にログ解析やWeb監視にすごく使えそうだと思いました。
Athena、先日東京リージョンにも来ましたしｖ
はじめに
Amazon Athenaとは？（何がうれしいの？）
S3にあるファイルにSQLクエリを投げてデータを見ることができる
これまでだったら、いったん DB にロードして（ロードバッチも作って）、だった手間が省けます（ RDS( Aurora, Redshift )も EC2 も必要なし！
Athenaを使う手順は？
- Roleを設定（Athenaのフルアクセス権限とS3のファイルの読み書き権限）
- S3にファイルをアップロード（分析対象のファイル）
- Athenaのデータベース＆テーブル作成（AWS管理コンソールからGUIで作成可能）
- SQLクエリ流す
※IAMユーザー作成済み（AWSアカウントあり）を前提にしてます。
ローカル環境からJDBCでAthenaにつないで、DDL流して・・・
だと少し敷居が高いですが。。。
AWS管理コンソールからのGUI操作ならすんなり使えました！
ハンズオン
演習1：GUIによるデータベースとテーブルの作成→クエリの実行
AWS管理コンソールにログインして、Athenaのデータベースとテーブルを作ります。
テーブル作成に成功するとフォームにDDLが表示されるので、カスタマイズして直接DDL流すこともできます。
ハンズオンではログイン後の操作から、Athena画面の各タブやフォームの説明もしていただいたので、「何をどうクリックすれば・・・？（BigQuery破産的なことしたら怖いし＠＠；」な心配もありません！
テーブルができたら、コンソールに表示されている目のアイコンクリックで、すぐにデータが表示されます。（なんかポチポチしてっただけなのにデータ見えた！すごい！＠＠ｖ
もちろんフォームから自分で書いたクエリを [Run Query] することもできます。
演習2～6：Amazon Athenaを使い倒す
クエリ実行結果に対してさらにクエリを投げたり（検索対象を絞る）、Array や Map などの複雑なデータ型の扱いについて、教えていただきました。
S3に上がってれば、JSONファイルも扱えますｖ
例えば、APIのレスポンス@JSONをそのままS3に吐き出して、Athenaでクエリ投げて必要なデータだけ取り出す、とかできちゃうわけですね＠＠ｖ
演習7：ELBのログを探索する
WebサーバにAWSをお使いならば、ELBも使うケースが多いかと思います。
S3にアクセスログを吐き出しておけば、Athenaでテーブルつくって、すぐにログ解析できちゃいます！
例えば、IPごとのリクエスト数確認したり、どのUserAgentが多いのか確認したり、サーバーエラー数確認したり。
ちなみにこのDDL、Apacheアクセスログならそのまま使えるそうです！
他のログでも、フォーマットに合わせたDDL作成すれば、ログファイルS3にアップロードするだけで、解析できちゃいます。
S3だけならお値段もお安く済みますし！ｖ
マーケティング用途はもちろんですが、Web監視などセキュリティ用途にも使えます！
これ、自分的にはすごくいいと思いました＞＜ｖ（データ量にもよるかとは思いますが。。＞＜；
演習：その他
その他、CloudTrailのログ探索や、パフォーマンス改善の方法（パーティションの指定方法）など、とても実践的な内容でした！
アーキテクチャのお話なども聞けたので、自分でチュートリアルやってみるだけとは違い、本当にAthenaの理解が深まりました！
AthenaとSpectrum
個人的に、分かったようでいてよく分からなかったのが、AthenaとSpectrumの違いでした。
「SpectrumはRedshiftとJOINできるらしいけど、どうせAthenaもテーブル作らないといけないのでしょ？（手間かかるし？
何がそんなに違うの？」と。。
実際にAthena使ってみて、理解、です。。。ｍｍ
S3にデータが上がってさえいればOK（S3とAthenaさえあればOK）なのが、Athenaの強み？！
ログ解析のためにデータ分析基盤作って・・・だった手間がいらないのですもの＞＜！
逆にSpectrumは、すでにRedshift使ってるシステムの拡張時に活躍しそうですね（Athenaよりアタマも良いらしいですし＠＠？！
おわりに（まとめ・所感）
- やっぱり、さわってみるとよくわかる！（ハンズオン非常に分かりやすかったですｍｍ
- Athenaはお手軽！（料金は気にしないとですが。。
- Hive知らなくてもAthenaなら使える！（知ってればもっと使える・・・？
- 慣れるまではAWS管理コンソール活用すべし
- AWS SDK(boto3とか)でAthenaアクセスとかもしてみたいなぁｖ
- 新機能 AWSCLIから Amazon Athena のクエリを実行する ｜ Developers.IO
- AWS SDK for Python (Boto3) で Amazon Athena にクエリする ｜ Developers.IO
弊社イベント「Developers.IO 2017」東京での開催は終了してしまいましたが、各セッションの資料は絶賛公開中です！
また、今後、東京以外の地域でも開催予定です！（セッションスケジュールは変更の可能性があります）
そして、残念ながら今回ご都合がつかなかった方も、来年の Developers.IO にはぜひ足をお運びいただけるとうれしいです！
![[レポート] JJUG CCC 2024 Fallに行ってきました](https://devio2024-media.developers.io/image/upload/v1730277254/user-gen-eyecatch/awivhjatkofztrkayhdv.png)
