はじめに

Amazon AthenaはS3に入ったログをSQLで抽出したり集計したりできる超便利機能。
でも、Terraformで一発で作ろうとするとちょっとクセがあるので、整理をしてみた。

Amazon Athenaに必要なリソース

Amazon Athenaに必要なリソースは以下の5つ。

ワークグループ
データベース
テーブル
データ
SQL

だ。データベースに登録するデータはS3に格納しておく必要がある。

ワークスペース＋データベースの作成

これはそんなに難しいことはない。Terraformで普通に定義していこう。

################################################################################
# Athena                                                                       #
################################################################################
resource "aws_athena_workgroup" "example" {
  name = local.athena_workgroup_name

  configuration {
    enforce_workgroup_configuration    = true
    publish_cloudwatch_metrics_enabled = false
    result_configuration {
      output_location = "s3://${aws_s3_bucket.athena_output.id}/"
    }
  }

  force_destroy = true
}

resource "aws_athena_database" "example" {
  name   = local.athena_database_name
  bucket = aws_s3_bucket.athena_output.id

  force_destroy = true
}

resource "aws_s3_bucket" "athena_output" {
  bucket = local.s3_output_bucket_name
  acl    = "private"

  force_destroy = true
}

それぞれのリソースの属性を force_destroy = trueにしているのは、中身が入っていると terraform destroy でエラーが発生するため。壊す必要がない商用のリソース等であれば、付与する必要はない。

テーブルの作成

ここは少し曲者で、Terraform ではテーブルの作成をするSQLを実行することはできない。aws_athena_named_query というリソースはあるが、実行することはできないのと、初回しか実行しないテーブル作成のSQLを保存しておいてもなので、データベース作成時のみ発動する null_resource を活用しよう。

resource "null_resource" "initialize_db" {
  provisioner "local-exec" {
    command = <<-EOF
      aws athena start-query-execution \
        --work-group "${aws_athena_workgroup.example.id}" \
        --query-execution-context Database="${aws_athena_database.example.id}" \
        --query-string "${replace(replace(replace(data.template_file.create_example_table_sql.rendered, "`", "\\`"), "\"", "\\\""), "$", "\\$")}"
    EOF
  }
}

data "template_file" "create_example_table_sql" {
  template = file("../sql/01_create_table.sql")

  vars = {
    athena_database_name = aws_athena_database.example.id
    athena_table_name    = local.athena_table_name
    input_bucket_name    = aws_s3_bucket.athena_input.id
  }
}

resource "aws_s3_bucket" "athena_input" {
  bucket = local.s3_input_bucket_name
  acl    = "private"

  force_destroy = true
}

01_create_table.sql

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS ${athena_database_name}.${athena_table_name} (
  `request` STRING,
  `remote_addr` STRING, 
  `time_local` STRING
)
PARTITIONED BY (
  `file_datehour` STRING 
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "serialization.format" = "1"
)
LOCATION 's3://${input_bucket_name}/${athena_table_name}/'
TBLPROPERTIES (
  'has_encrypted_data'='false',
  'projection.enabled'='true',
  'projection.file_datehour.type'='date',
  'projection.file_datehour.format'='yyyy/MM/dd/HH',
  'projection.file_datehour.range'='2021/02/27/00,NOW',
  'projection.file_datehour.interval'='1',
  'projection.file_datehour.interval.unit'='HOURS',
  'storage.location.template'='s3://${input_bucket_name}/${athena_table_name}/$${file_datehour}'
);

なお、Athena は大量のログを扱う際、スキャンに対して料金がかかるため、テーブルの設計が重要になる。
集計をする単位でパーティショニングしておくことで、ログが有効活用できるようになる。
今回は、FireLens で出力されたログを集計することを前提にしたテーブル構成にしてみた。
※FireLens については、こちらの過去記事を参照。

パーティショニングに関する記述が、SQL の TBLPROPERTIES に書かれた部分だ。file_datehour というキーを定義し、PARTITIONED BY で指定を行い、TBLPROPERTIES で詳細を指定するイメージだ。TBLPROPERTIES の射影の設定については、公式のドキュメントが参考になる。

さて、これでデータを投入すれば準備は完了だ。

SQLの実行

Athena のマネージメントコンソールでワークスペースを切り替え……

Query editor でSQLを実行！

やった！結果が得られた！
抽出結果は、local.s3_output_bucket_name で指定したS3バケットにもCSV形式で保存されている。

何度も実行するようなSQLであれば、aws_athena_named_query で保存しておこう。

resource "aws_athena_named_query" "between_term" {
  name      = "between term"
  workgroup = aws_athena_workgroup.example.id
  database  = aws_athena_database.example.name
  query     = "select * from ${aws_athena_database.example.name}.${local.athena_table_name} where file_datehour between '2021/02/27/11' and '2021/02/28/10';"
}

こうしておくと、コンソールから簡単に実行ができる。CLIはちょっと面倒だけど……。

これで、快適なS3ログ解析生活が送れるようになる！