Amazon Athena

灵活轻松地分析包含它的 PB 级数据

工作原理

Amazon Athena 是一项基于开源框架的无服务器交互式分析服务,支持开源表和文件格式。Athena 提供了一种简化、灵活的方法来分析包含它的 PB 级数据。从 Amazon Simple Storage Service(S3)数据湖和超过 30 个数据来源(包括本地数据来源,或使用 SQL 或 Python 的其他云系统)分析数据或构建应用程序。Athena 基于开源 Trino 和 Presto 引擎以及 Apache Spark 框架构建,无需进行预配或配置。

示意图显示了 Amazon Athena 如何从在本地和云中运行的数据湖、仓库和其他来源查询数据。

使用案例

在 S3、本地或其他云端运行查询

提交单 SQL 查询,以分析在本地或云中运行的关系、非关系、对象和自定义数据来源中的数据。

了解有关数据连接器的更多信息”

针对 ML 模型准备数据

在 SQL 查询或 Python 中使用 ML 模型简化复杂的任务,例如,异常检测、客户群分析和销售预测。

详细了解 SQL 查询和 ML 模型 »

构建分布式大数据协调引擎

使用为云构建的引擎部署协调工具,大规模有效地验证大量数据。

详细了解数据协调引擎 »

执行多云分析

使用 Amazon QuickSight 查询 Azure Synapse 分析数据并可视化结果。

了解有关查询 Azure Synapse 分析数据的更多信息”

如何开始

访问数据查询教程

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了解该服务的最新功能和即将推出的功能。 


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