本文介绍使用Amazon Athena分析Kiro团队用量报表的实践。针对CSV中动态模型列可能导致数据错位的问题，通过ETL将宽表转为长表，采用Parquet格式和Partition Projection建表，实现稳定查询。方案完全Serverless化，月成本低于1美元，并接入Amazon QuickSight构建看板，便于团队观测用量、治理额度。

本文介绍了如何在InsightFlow项目中设置Amazon Athena，以便从S3高效查询和分析数据。Athena是一种无服务器的交互式查询服务，支持多种数据格式。通过数据分区和Glue数据目录，InsightFlow优化了零售销售和燃料价格的趋势分析。

在Kubernetes环境中，事件日志对集群监控至关重要。由于Amazon EKS缺乏专门的事件日志采集方案，用户需自行设计。本文介绍了如何使用Fluentbit采集Kubernetes事件日志，存储到Amazon S3，并通过Amazon Athena进行查询，从而优化成本和部署，提高日志分析效率。

Amazon Athena 是一种无服务器的交互式数据分析工具，能够高效处理存储在 Amazon S3 中的数据，支持标准 SQL 查询，用户仅需为执行的查询付费，并通过 AWS Glue 管理元数据。

AWS Clean Rooms 现支持 Snowflake 和 Amazon Athena 作为数据来源，企业可安全分析数据集而无需共享源数据。这一功能简化了跨云协作，降低了数据迁移的复杂性和成本，确保数据隐私，提升了受众重叠分析的效率和安全性。

本文介绍了使用AWS Glue、Amazon Bedrock和Amazon Athena等服务的自动化分析Discord上玩家舆情的解决方案，帮助游戏公司捕捉玩家的声音、应对潜在危机，并提升游戏的运营效果和玩家满意度。同时介绍了LangChain提供的文本总结方法和Discord.py库的使用。

本文介绍了使用Amazon EMR和Apache Paimon构建流式数据湖的方法，通过Amazon Athena和Athena Federated Query对Apache Paimon表中的数据进行查询分析，以及使用Athena for Apache Spark进行交互式数据分析和探索。通过自定义的Data Source Connector，可以实现通过标准SQL查询Apache Paimon表中的数据，无需管理底层资源。通过这些方式，可以快速获得Apache Paimon中的业务洞察。

Amazon Bedrock是一项完全托管的服务，提供高性能基础模型和广泛功能，用于构建生成式人工智能应用程序。本文介绍了如何使用Amazon Athena对服务调用日志进行结构化建表和查询，并提取字段计算费用。通过Athena进行交互式统计查询和分析，并对接其他BI工具进行数据报表展示。

本文介绍了使用AWS DMS将超大表注入到S3数据湖中，并利用Amazon Athena优化查询性能。通过数据分区提高查询效率和降低费用。详细介绍了架构和构建步骤，提供了先决条件。演示了如何处理Oracle数据库中超过10亿行的超大表，将数据注入到S3数据湖中，并对数据进行分区，改善业务体验。

Amazon CloudWatch Internet Monitor用于保存应用程序的互联网测量数据，并使用Amazon Athena进行网络质量分析。使用Amazon QuickSight和Amazon OpenSearch Service构建可视化仪表盘。通过在Athena中创建外部表，使用SQL查询测量日志数据。在QuickSight中创建数据集并进行可视化展示。在OpenSearch Service中创建集群和Lambda函数，将日志发送到OpenSearch并创建仪表盘。这些服务提供了方便快捷的方式来分析和可视化互联网测量日志数据。