Amazon EMR は、ビッグデータ環境とアプリケーションの構築および運用を簡略化します。EMR の関連機能には、手軽なプロビジョニング、マネージド型スケーリング、クラスターの再設定、共同開発用の EMR Studio などがあります。
Amazon Web Services ブログ Apache Hive メタストアを Amazon EMR に移行してデプロイする Amazon EMR の速さと柔軟性を、Apache Hive の有用性とユビキタス性と組み合わせることで、両方の長所が得られます。ただし、ビッグデータプロジェクトを始めるのは容易なことではありません。EMR に新しいデータをデプロイする場合でも、既存のプロジェクトを移行する場合でも、この記事では開始するための基本を説明します。 Apache Hive は、Apache Hadoop クラスターで動作するオープンソースのデータウェアハウスおよび分析パッケージです。Hive メタストアには、パーティション名やデータ型など、テーブルとその基礎となるデータの説明が含まれています。Hive は、EMR で実行できるアプリケーションの 1 つです。 この記事が提示す
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Apache Hive Hive はオープンソースのデータウェアハウス兼分析パッケージで、Hadoop クラスター上で動作します。Hive スクリプトは、プログラミングモデルを抽象化し、一般的なデータウェアハウスとのやり取りをサポートする Hive QL (クエリ言語) と呼ばれる SQLのような言語を使用します。Hive を使用すると、有向非巡回グラフ (DAGs) や Java などの下位レベルのコンピュータ言語の MapReduce プログラムに基づいて Tez ジョブを記述する複雑さを回避できます。 Hive は、シリアル化形式を含めることでSQLパラダイムを拡張します。また、データ自体は操作せずにデータと一致するテーブルスキーマを作成することで、クエリ処理
■ はじめに https://dk521123.hatenablog.com/entry/2020/05/27/175610 などで、でてきたトラブルを纏める 目次 【１】エラー「Column repeated in partitioning columns」が発生する 【２】エラー「Need to specify partition columns」が表示 ※ その他のHiveに関するトラブルシュートは、以下の関連記事を参照のこと。 Hive に関するトラブルシューティング https://dk521123.hatenablog.com/entry/2020/11/20/174039 【１】エラー「Column repeated in partitioning columns」が発生する エラー内容 FAILED:SemanticException [Error 10035]: Colu
データをパーティションすることで、各クエリによってスキャンされるデータの量を制限できるようになるため、パフォーマンスが向上し、コストが削減されます。任意のキーでデータをパーティションに分割することができます。一般的な方法では、時間に基づいてデータをパーティションします。これにより、通常、複数レベルのパーティション構成となります。たとえば、1 時間ごとに配信されるデータを年、月、日、時間でパーティションできます。別の例として、データが配信されるソースが多数に分かれているものの、それらのロードは 1 日 1 回だけ行われる場合には、データソースと日付によるパーティションを行います。 Athena では Apache Hive スタイルのパーティションを使用できます。このパーティションのデータパスには、等号で連結されたキーと値のペア (例えば country=us/... または year=20
2014年1月23日のあしたのオープンソース研で使用したApache Hive説明資料です。Read less
Amazon Web Services ブログ Amazon Athena のパフォーマンスチューニング Tips トップ 10 2024 年 2 月に更新された原文を日本語版として 9 月に反映しました： この記事は、コストベースの最適化とクエリ結果の再利用を含む Amazon Athena エンジンバージョン 3 の変更を反映するために確認および更新されました。 Amazon Athena は、オープンソースのフレームワークに基づいた対話型分析サービスで、標準の SQL を使って Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に格納されたオープンテーブルおよびファイル形式のデータを簡単に分析できます。Athena はサーバーレスなので、インフラストラクチャの管理は不要で、実行したクエリに対してのみ料金を支払います。Athena は使いやすく、Ama
こんにちは！DA事業本部の石川です！ 本記事はAWS re:Invent 2019のセッション「(ANT307) Athena deep dive」のレポートです。Amazon Athenaの最新機能の紹介になります。 セッション概要 Amazon Athena is an interactive query service that makes it easy to analyze data in Amazon S3 using standard SQL. Athena is serverless, so there is no infrastructure to manage, and you pay only for the queries that you run. Learn how customers are using Athena to query their data l
こんにちは、虎塚です。 2017年3月1日(水)のBlack Beltオンラインセミナーを受講したので、レポートします。今回のテーマは、Amazon Athenaです。 講師は、アマゾンウェブサービスジャパン株式会社のソリューションアーキテクト、志村誠さんでした。 Amazon Athena概要 Amazon Athenaは、一言でいうと、S3上のデータに標準SQLでインタラクティブなクエリを投げて、データ分析ができるサービス。 2016年11月に開催されたre:Invent 2016で発表された。現時点では、バージニア北部、オレゴン、オハイオリージョンで利用できる。 Amazon Athena – Amazon S3上のデータに対話的にSQLクエリを | Amazon Web Services ブログ 内部では、分散クエリエンジンのPrestoと、Hive Metastore互換のデータ
By partitioning your data, you can restrict the amount of data scanned by each query, thus improving performance and reducing cost. You can partition your data by any key. A common practice is to partition the data based on time, often leading to a multi-level partitioning scheme. For example, a customer who has data coming in every hour might decide to partition by year, month, date, and hour. An
CREATE TABLE を実行するときは、列名と、各列に含めることができるデータ型を指定します。作成するテーブルは、AWS Glue Data Catalog に保存されます。 他のクエリエンジンとの相互運用性を促進するため、Athena は CREATE TABLE などの DDL ステートメントに Apache Hive データ型名を使用します。SELECT、CTAS、および INSERT INTO などの DML クエリの場合、Athena は Trino データ型名を使用します。以下の表は、Athena でサポートされるデータ型を示しています。DDL 型と DML 型が名前、可用性、構文といった点で異なる場合は、個別の列に表示されます。
OverviewHiveQL DDL statements are documented here, including: CREATE DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, FUNCTION, INDEXDROP DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEW, INDEXTRUNCATE TABLEALTER DATABASE/SCHEMA, TABLE, VIEWMSCK REPAIR TABLE (or ALTER TABLE RECOVER PARTITIONS)SHOW DATABASES/SCHEMAS, TABLES, TBLPROPERTIES, VIEWS, PARTITIONS, FUNCTIONS, INDEX[ES], COLUMNS, CREATE TABLEDESCRIBE DATABASE/SCHEMA, table_name
Walk through a workflow to quickly set up an Amazon EMR cluster and run a Spark application. Setting up your Amazon EMR cluster With Amazon EMR you can set up a cluster to process and analyze data with big data frameworks in just a few minutes. This tutorial shows you how to launch a sample cluster using Spark, and how to run a simple PySpark script stored in an Amazon S3 bucket. It covers essenti
Mapjoin is a little-known feature of Hive. It allows a table to be loaded into memory so that a (very fast) join could be performed entirely within a mapper without having to use a Map/Reduce step. If your queries frequently rely on small table joins (e.g. cities or countries, etc.) you might see a very substantial speed-up from using mapjoins. There are two ways to enable it. First is by using a
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