Tech

Big data elemzés egyszerűen az AWS Athena használatával

iranyonline 0

A modern üzleti világban az adatok jelentik az új aranyat. Óriási mennyiségű információ gyűlik össze nap mint nap, legyen szó felhasználói interakciókról, IoT szenzorok adatairól, tranzakciókról vagy logfájlokról. Azonban az adatgyűjtés önmagában nem elegendő; az igazi érték az adatok elemzésében rejlik. A hagyományos adatbázis rendszerek gyakran küszködnek a big data kihívásaival: a skálázhatóság, a költségek és a komplex infrastruktúra fenntartása komoly fejtörést okozhat. Mi lenne, ha létezne egy eszköz, amely lehetővé teszi, hogy egyszerűen, gyorsan és költséghatékonyan végezzen ad hoc lekérdezéseket hatalmas adatgyűjteményeken, anélkül, hogy szervereket kellene menedzselnie? Pontosan ezt kínálja az AWS Athena.

Ebben a cikkben részletesen bemutatjuk, miért vált az Athena az egyik legnépszerűbb és leghatékonyabb eszközzé a big data elemzés területén. Megvizsgáljuk működését, előnyeit, a kezdő lépéseket, a legjobb gyakorlatokat, valamint, hogy miként illeszkedik az AWS ökoszisztémájába.

Mi az AWS Athena?

Az AWS Athena egy szervermentes, interaktív lekérdező szolgáltatás, amely megkönnyíti az adatok elemzését közvetlenül az Amazon S3-ban tárolt fájlokból, standard SQL használatával. Gondoljon rá úgy, mint egy varázslatos eszközre, amely lehetővé teszi, hogy SQL-lekérdezéseket futtasson az S3-ban lévő, strukturálatlan, félig strukturált vagy strukturált adatokon, anélkül, hogy előzetesen terhelési (ETL) folyamatokon kellene átesnie, vagy szervereket kellene telepítenie és konfigurálnia.

Az Athena alapját a Presto, egy nyílt forráskódú elosztott SQL lekérdezésmotor képezi, amelyet nagy léptékű adatgyűjtemények lekérdezésére terveztek. Ami különösen vonzóvá teszi, az a pay-per-query (lekérdezésenkénti fizetés) modellje: csak az általa szkennelt adatok mennyisége után kell fizetnie, minimális kezdeti költséggel vagy hosszú távú kötelezettséggel.

Miért Válassza az Athenát Big Data Elemzéshez?

Az AWS Athena számos előnnyel jár, amelyek megkönnyítik és felgyorsítják a big data elemzés folyamatát:

1. Egyszerűség és Szervermentes Üzemeltetés

Az egyik legnagyobb vonzereje az, hogy teljesen szervermentes. Nincs szükség szerverek telepítésére, karbantartására, skálázására vagy optimalizálására. Az AWS kezeli az összes mögöttes infrastruktúrát, így Ön teljes mértékben az adatok elemzésére és a betekintések megszerzésére koncentrálhat. Ez drasztikusan csökkenti az üzemeltetési terheket és a rendszergazdai feladatokat.

2. Költséghatékonyság

A pay-per-query modell rendkívül költséghatékony. Csak azért fizet, amennyi adatot az Athena ténylegesen beolvas a lekérdezései során. Nincsenek állandó költségek, nincsenek üresjárati időkért fizetendő díjak. Ez különösen előnyös ad hoc elemzésekhez vagy olyan forgatókönyvekhez, ahol a lekérdezési igények ingadoznak. Ráadásul az optimalizált lekérdezésekkel és az adatok tömörítésével tovább csökkentheti a költségeket.

3. Skálázhatóság és Teljesítmény

Az Athena képes automatikusan skálázódni, hogy kezelje a petabájtos nagyságrendű adatmennyiségeket és a komplex lekérdezéseket. Az AWS hatalmas infrastruktúrájára építve párhuzamosan tudja futtatni a lekérdezéseket, így rendkívül gyors válaszidőt biztosít még a legnagyobb adatgyűjtemények esetén is. Ez a rugalmasság lehetővé teszi, hogy aggodalom nélkül skálázza az elemzési képességeit az üzleti igények növekedésével.

4. Rugalmasság az Adatformátumokban

Az Athena támogatja a legelterjedtebb adatformátumokat, mint például a CSV, JSON, ORC, Avro és a Parquet. Ez a rugalmasság azt jelenti, hogy az S3-ban tárolt, eredeti formátumú adatokat is lekérdezheti anélkül, hogy azokat először konvertálnia kellene. Különösen ajánlottak az oszlopos tárolási formátumok (pl. Parquet, ORC), mivel ezek jelentősen javítják a lekérdezések teljesítményét és csökkentik a költségeket.

5. Standard SQL Támogatás

Ha ismeri az SQL-t, akkor már tudja használni az Athenát. A szolgáltatás támogatja a standard ANSI SQL-t, így a fejlesztők és adatelemzők könnyen átállhatnak rá, anélkül, hogy új lekérdezési nyelveket kellene megtanulniuk. Ez felgyorsítja a tanulási görbét és növeli a produktivitást.

6. Integráció az AWS Ökoszisztémával

Az Athena zökkenőmentesen integrálódik más AWS szolgáltatásokkal, mint például az Amazon S3 (az elsődleges adattároló), az AWS Glue Data Catalog (a metaadatok kezeléséhez), az Amazon QuickSight (vizualizációhoz) és az AWS Lake Formation (adat tavak biztonsági felügyeletéhez). Ez az integráció teljes körű megoldást kínál az adatok tárolásától az elemzésen át a vizualizációig.

Hogyan Működik az AWS Athena?

Az Athena működése viszonylag egyszerűen leírható, mégis robusztus technológiát takar:

  1. Adattárolás S3-ban: Az adatokat először az Amazon S3-ban kell tárolni. Ez lehet bármilyen típusú adat: logfájlok, CSV-fájlok, JSON dokumentumok, stb.
  2. Metaadatok definiálása (Glue Data Catalog): Az Athena nem tárolja az adatokat, csak lekérdezi azokat. Ahhoz, hogy az Athena „lássa” az S3-ban lévő adatokat, és tudja, hogyan értelmezze azokat, metaadatokra van szüksége. Ezt az AWS Glue Data Catalog biztosítja, amely egy központi metaadattár. Itt definiálhatja a táblák sémáját (oszlopok neve és típusa), és az S3 elérési útvonalát, ahol az adatok találhatók. Manuálisan is létrehozhat táblákat az Athenában, de a Glue Crawler-ek automatizálhatják a séma felfedezését.
  3. SQL Lekérdezések futtatása: Miután a séma definiálva van, az Athena konzolon keresztül, vagy bármilyen JDBC/ODBC kompatibilis kliens (pl. Tableau, Power BI) segítségével futtathatja SQL lekérdezéseit.
  4. Lekérdezési motor (Presto): Az Athena a háttérben a Presto (és Trino) elosztott lekérdezési motort használja a lekérdezések feldolgozására. Amikor egy lekérdezés beérkezik, az Athena felosztja azt és párhuzamosan futtatja több feldolgozó elemen az S3 adatokon.
  5. Eredmények: A lekérdezés eredményei alapértelmezetten egy Ön által megadott S3 kimeneti mappába kerülnek, de az Athena konzolon vagy API-n keresztül is megtekinthetők.

Kezdő Lépések az AWS Athenával

Ahhoz, hogy elkezdje az AWS Athena használatát, kövesse az alábbi egyszerű lépéseket:

  1. Helyezze el adatait S3-ban: Töltse fel a big data fájljait az Amazon S3 egy dedikált tárolójába (bucketjába). Például, ha logfájlokat elemez, hozzon létre egy s3://my-data-lake/logs/ mappát.
  2. Konfigurálja az Athena kimeneti helyét: Az Athena konzolon (vagy API-n keresztül) konfigurálnia kell egy S3 mappát, ahová a lekérdezések eredményeit menti. Ez általában egy másik bucket vagy egy alfolder a meglévő bucketben (pl. s3://my-data-lake/athena-results/).
  3. Hozza létre az első táblát:
    • Manuálisan: Használja a CREATE EXTERNAL TABLE parancsot az Athena lekérdezésszerkesztőjében. Adja meg az oszlopneveket, adattípusokat és az S3 elérési utat. Példa: 
      CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS my_logs (
  `col1` string,
  `col2` int,
  `message` string
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LOCATION 's3://my-data-lake/logs/';
    • AWS Glue Crawler használatával: Hozzon létre egy Glue Crawlert, amely automatikusan feltérképezi az S3 mappáját, felismeri az adatok sémáját, és létrehozza a tábladefiníciót a Glue Data Catalogban. Ez a módszer különösen hasznos, ha sok táblája van, vagy az adatok sémája változhat.
  4. Futtassa első lekérdezését: Miután a tábla létrejött a Glue Data Catalogban (és így látható az Athenában), futtasson egy egyszerű SQL lekérdezést, például: 
    SELECT * FROM my_logs LIMIT 10;

    Az eredmények azonnal megjelennek a konzolon, és a konfigurált S3 kimeneti mappába is mentésre kerülnek.

Legjobb Gyakorlatok az Athena Költségeinek és Teljesítményének Optimalizálásához

Bár az Athena egyszerű és hatékony, néhány best practice betartásával jelentősen javíthatja a teljesítményét és csökkentheti a költségeit:

  • Adatok tömörítése: Mindig tömörítse az adatokat (pl. GZIP, Snappy). A tömörített adatok kevesebb tárhelyet foglalnak az S3-ban, és ami még fontosabb, kevesebb adatot kell beolvasni, ami közvetlenül csökkenti a költségeket és növeli a lekérdezések sebességét.
  • Oszlopos tárolási formátumok használata: Konvertálja az adatokat Parquet vagy ORC formátumba. Ezek az oszlopos formátumok drámaian javítják a lekérdezési teljesítményt, mivel az Athena csak azokat az oszlopokat olvassa be, amelyekre a lekérdezés hivatkozik, nem pedig az egész sort. Ráadásul ezek a formátumok általában jobb tömörítést is kínálnak.
  • Particionálás: Ez az egyik legfontosabb optimalizálási technika. Ossza fel az adatait S3-ban logikai partíciókba (pl. dátum, régió, ügyfél ID alapján). Például: s3://my-data-lake/logs/year=2023/month=01/day=15/. Amikor lekérdezést futtat, a WHERE záradékban megadott partíciós oszlopok alapján az Athena csak a releváns partíciókban lévő adatokat fogja beolvasni, ami jelentősen csökkenti a szkennelt adatmennyiséget és a lekérdezési időt.
  • Specifikus oszlopok kiválasztása: Kerülje a SELECT * használatát, ha nincs szüksége minden oszlopra. Válassza ki csak azokat az oszlopokat, amelyekre ténylegesen szüksége van. Ez is csökkenti a beolvasott adatmennyiséget.
  • Azonos lekérdezési eredmények gyorsítótárazása: Ha gyakran futtatja ugyanazt a lekérdezést, vagy hasonló, ismétlődő lekérdezéseket, érdemes lehet az eredményeket egy új táblába menteni (lásd CTAS).
  • CTAS (CREATE TABLE AS SELECT) használata: Ezzel a funkcióval optimalizált, tömörített és particionált táblákat hozhat létre meglévő adatokból. Ez kiválóan alkalmas az adatok előzetes feldolgozására és egy „felgyorsított” nézet létrehozására a gyakori lekérdezésekhez.
  • Kisebb fájlok egyesítése: Ha sok kis méretű fájlja van az S3-ban (pl. több ezer 1KB-os fájl), az Athenának sok metaadatot kell feldolgoznia, ami lassíthatja a lekérdezéseket. Érdemes ezeket nagyobb fájlokba (pl. 128 MB-os darabokba) egyesíteni.

Gyakori Felhasználási Esetek

Az AWS Athena rugalmasságának köszönhetően számos big data felhasználási területen alkalmazható:

  • Naplóelemzés (Log Analysis): Alkalmas webszerver naplók, alkalmazásnaplók, VPC Flow Logs vagy CloudTrail naplók gyors, ad hoc elemzésére.
  • Kattintásnapló elemzés (Clickstream Analysis): Weboldalak látogatóinak viselkedésének elemzése, konverziós útvonalak felderítése.
  • Adat tavak (Data Lakes) lekérdezése: Ideális eszköz a nyers vagy félig feldolgozott adatok gyors feltárására és elemzésére, amelyek egy S3 alapú adat tóban tárolódnak.
  • Üzleti Intelligencia (BI) jelentések: Adatforrásként szolgálhat BI eszközök (pl. Amazon QuickSight, Tableau) számára, lehetővé téve a nagy adathalmazok valós idejű vizualizációját.
  • Ad hoc lekérdezések és feltáró elemzések: Adatelemzők és adattudósok számára tökéletes a gyors prototípusokhoz és a mélyreható adatfeltáráshoz.
  • ETL (Extract, Transform, Load) folyamatok: Bár nem egy teljes értékű ETL eszköz, az Athena használható az S3-ban lévő adatok átalakítására és más S3-as helyre történő mentésére (CTAS segítségével), ami egyszerűbb ETL feladatokhoz is megfelelő lehet.

Athena a Big Data Ökoszisztémában – Kontextus

Fontos megérteni, hogy az Athena hová illeszkedik az AWS szélesebb körű big data eszköztárában. Az Athena kiválóan alkalmas ad hoc lekérdezésekre és feltáró elemzésekre az S3-ban tárolt nyers adatokon. Nem célja, hogy tranzakciós adatbázisként (OLTP) vagy egy hagyományos, erősen strukturált adattárházként (OLAP) működjön, mint az Amazon Redshift. Míg a Redshift egy dedikált adattárház megoldás előre strukturált, optimalizált adatokhoz, az Athena az S3-ban lévő, változatos formátumú adatok gyors és rugalmas lekérdezésére specializálódott, anélkül, hogy azokat egy relációs adatbázisba kellene betölteni. Az AWS EMR (Elastic MapReduce) komplex, elosztott feldolgozási feladatokhoz (pl. Spark, Hive) ideális, míg az Athena az SQL-alapú interaktív elemzést egyszerűsíti.

Az Athena Korlátai és Mikor Érdemes Mást Választani?

Bár az Athena rendkívül erőteljes, vannak helyzetek, amikor más AWS szolgáltatás lehet a megfelelőbb:

  • Tranzakciós (OLTP) feladatok: Az Athena nem alkalmas tranzakciós adatbázisként, ahol gyors írási műveletekre és ACID tranzakciókra van szükség. Erre az Amazon RDS, DynamoDB vagy Aurora a megfelelő választás.
  • Valós idejű, rendkívül alacsony késleltetésű lekérdezések: Bár az Athena gyors, nem valós idejű streaming elemzésre készült, ahol milliszekundumos válaszidő szükséges. Az Amazon Kinesis erre a célra jobb.
  • Komplex ETL és adattisztítás: Bár egyszerű ETL feladatokra használható, a komplex adattranszformációkhoz, adattisztításhoz és orchestráláshoz az AWS Glue vagy az EMR robusztusabb megoldást kínál.
  • Adatok frissítése/törlése (DML): Az Athena read-only szolgáltatás, ami azt jelenti, hogy nem tud közvetlenül módosítani vagy törölni rekordokat az S3-ban lévő fájlokból. Ha az adatok módosítására van szükség, újra kell írni az S3 fájlokat, ami egy CTAS művelettel megoldható.

Összefoglalás

Az AWS Athena egy rendkívül hatékony és felhasználóbarát eszköz a big data elemzés világában. A szervermentes architektúrája, a standard SQL támogatása, a költséghatékony pay-per-query modellje és az S3-al való szoros integrációja révén egyedülálló képességeket biztosít az ad hoc lekérdezésekhez és a nagy adatgyűjtemények feltárásához. Függetlenül attól, hogy Ön egy fejlesztő, egy adatelemző vagy egy üzleti intelligencia szakértő, az Athena leegyszerűsíti a big data elemzés folyamatát, lehetővé téve, hogy gyorsan és hatékonyan nyerjen értékes betekintéseket az adataiból, anélkül, hogy az infrastruktúra kezelésével kellene foglalkoznia. Ha még nem tette meg, érdemes kipróbálni, és felfedezni az egyszerűsített big data elemzés erejét az AWS felhőjében!

Kapcsolódó

Leave a Reply

Az e-mail címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük