AWS Glue 및 Amazon Athena는 대량의 데이터를 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있는 기능을 제공하는데, 이 기술 블로그에서는 이 두 서비스를 사용하여 TypeScript로 어떻게 데이터를 쿼리하고 분석하는지 살펴볼 것입니다.
목차
AWS Glue란 무엇인가?
AWS Glue는 완전 관리형 extract, transform, load (ETL) 서비스로, 데이터 엔지니어링 작업을 용이하게 합니다. AWS Glue를 사용하면 데이터 정의, 스키마 디자인, 추출, 변환, 적재 및 데이터 모니터링을 자동화할 수 있으며, Python 또는 Scala로 작성된 코드만으로 작업을 수행할 수 있습니다.
Amazon Athena란 무엇인가?
Amazon Athena는 서버리스 쿼리 서비스로, 기본적으로 S3에 저장된 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 데이터를 분석하고 시각화하며, 비즈니스 결정에 도움이 되는 정보를 뽑아올 수 있습니다.
TypeScript에서 AWS Glue 및 Amazon Athena 사용
아래는 TypeScript를 사용하여 AWS Glue 및 Amazon Athena를 통해 데이터를 쿼리하고 분석하는 간단한 예제 코드입니다.
import { Athena } from 'aws-sdk';
import { Glue } from 'aws-sdk';
const athena = new Athena();
const glue = new Glue();
const query = 'SELECT * FROM sample_table';
const params = {
QueryString: query,
ResultConfiguration: {
OutputLocation: 's3://athena-query-results/'
}
};
athena.startQueryExecution(params, (err, data) => {
if (err) console.log(err, err.stack);
else console.log(data);
const params = {
DatabaseName: 'sample_database',
TableName: 'sample_table',
PartitionInput: {
Values: ['2022', '01', '01']
}
};
glue.getPartitions(params, (err, data) => {
if (err) console.log(err, err.stack);
else console.log(data);
});
});
결론
AWS Glue 및 Amazon Athena는 TypeScript를 사용하여 대량의 데이터를 쿼리하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. ETL 작업을 자동화하고 SQL 쿼리를 통해 데이터를 분석하는 것이 간단해지므로, 데이터 엔지니어 및 분석가들은 이를 활용하여 더 신속하고 효과적으로 작업할 수 있습니다.
이처럼 AWS Glue와 Amazon Athena를 통해 TypeScript를 사용하여 데이터를 쿼리하고 분석하는 방법은 매우 효과적이며, 대량의 데이터를 가공하는 데 매우 유용합니다.