# Amazon CloudFront 로그 쿼리 Amazon CloudFront CDN을 구성하여 웹 배포 액세스 로그를 Amazon Simple Storage Service로 내보낼 수 있습니다. 이러한 로그를 사용하여 CloudFront가 제공하는 웹 속성 전반에 걸쳐 사용자의 서핑 패턴을 탐색합니다. 로그 쿼리를 시작하기 전에 기본 CloudFront 배포에 따라 웹 배포에서 로그에 액세스할 수 있도록 설정합니다. 자세한 내용은 *Amazon CloudFront 개발자 안내서*의 [액세스 로그](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/AccessLogs.html)를 참조하세요. 이 로그를 저장할 Amazon S3 버킷을 기록해 둡니다. **Topics** + [CloudFront 표준 로그용 테이블 생성(레거시)](create-cloudfront-table-standard-logs.md) + [JSON을 사용한 수동 파티셔닝을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성](create-cloudfront-table-manual-json.md) + [Parquet을 사용한 수동 파티셔닝을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성](create-cloudfront-table-manual-parquet.md) + [JSON 사용 파티션 프로젝션을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성](create-cloudfront-table-partition-json.md) + [Parquet 사용 파티션 프로젝션을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성](create-cloudfront-table-partition-parquet.md) + [CloudFront 실시간 로그용 테이블 생성](create-cloudfront-table-real-time-logs.md) + [추가 리소스](cloudfront-logs-additional-resources.md) # CloudFront 표준 로그용 테이블 생성(레거시) **참고** 다음 절차는 CloudFront의 웹 배포 액세스 로그에 적용됩니다. RTMP 배포의 스트리밍 로그에는 적용되지 않습니다. **CloudFront 표준 로그 파일 필드의 테이블 생성** 1. 다음 예제 DDL 문을 복사하여 Athena 콘솔의 쿼리 편집기에 붙여 넣습니다. 예제 명령문은 **Amazon CloudFront 개발자 안내서의 [표준 로그 파일 필드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/AccessLogs.html#BasicDistributionFileFormat) 섹션에 설명된 로그 파일 필드를 사용합니다. 로그를 저장하는 Amazon S3 버킷의 `LOCATION`을 수정합니다. 쿼리 편집기 사용에 대한 자세한 내용은 [시작하기](getting-started.md) 단원을 참조하세요. 이 쿼리는 `ROW FORMAT DELIMITED` 및 `FIELDS TERMINATED BY '\t'`를 지정하여 필드가 탭 문자로 구분됨을 나타냅니다. `ROW FORMAT DELIMITED`의 경우 Athena는 기본적으로 [LazySimpleSerDe](lazy-simple-serde.md)를 사용합니다. `date` 열은 Athena에서 예약어이기 때문에 백틱(`) 키를 사용하여 이스케이프됩니다. 자세한 내용은 [쿼리에서 예약어 이스케이프](reserved-words.md) 섹션을 참조하세요. ``` CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS cloudfront_standard_logs ( `date` DATE, time STRING, x_edge_location STRING, sc_bytes BIGINT, c_ip STRING, cs_method STRING, cs_host STRING, cs_uri_stem STRING, sc_status INT, cs_referrer STRING, cs_user_agent STRING, cs_uri_query STRING, cs_cookie STRING, x_edge_result_type STRING, x_edge_request_id STRING, x_host_header STRING, cs_protocol STRING, cs_bytes BIGINT, time_taken FLOAT, x_forwarded_for STRING, ssl_protocol STRING, ssl_cipher STRING, x_edge_response_result_type STRING, cs_protocol_version STRING, fle_status STRING, fle_encrypted_fields INT, c_port INT, time_to_first_byte FLOAT, x_edge_detailed_result_type STRING, sc_content_type STRING, sc_content_len BIGINT, sc_range_start BIGINT, sc_range_end BIGINT ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/' TBLPROPERTIES ( 'skip.header.line.count'='2' ) ``` 1. Athena 콘솔에서 쿼리를 실행합니다. 쿼리가 완료된 후 Athena는 `cloudfront_standard_logs` 테이블을 등록하여 쿼리를 실행할 수 있도록 데이터를 준비합니다. ## 예제 쿼리 다음 쿼리는 2018년 6월 9일부터 6월 11일까지 CloudFront가 제공한 바이트 수를 합산합니다. 날짜 열 이름은 예약된 단어이므로 큰따옴표로 묶습니다. ``` SELECT SUM(bytes) AS total_bytes FROM cloudfront_standard_logs WHERE "date" BETWEEN DATE '2018-06-09' AND DATE '2018-06-11' LIMIT 100; ``` 쿼리 결과에서 중복 행(예: 중복된 빈 행)을 제거하려면 다음 예제와 같이 `SELECT DISTINCT` 문을 사용할 수 있습니다. ``` SELECT DISTINCT * FROM cloudfront_standard_logs LIMIT 10; ``` # JSON을 사용한 수동 파티셔닝을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성 **JSON 형식을 사용해 CloudFront 표준 로그 파일 필드의 테이블 생성** 1. 다음 예제 DDL 문을 복사하여 Athena 콘솔의 쿼리 편집기에 붙여 넣습니다. 예제 명령문은 **Amazon CloudFront 개발자 안내서의 [표준 로그 파일 필드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/AccessLogs.html#BasicDistributionFileFormat) 섹션에 설명된 로그 파일 필드를 사용합니다. 로그를 저장하는 Amazon S3 버킷의 `LOCATION`을 수정합니다. 이 쿼리는 다음 SerDe 속성과 함께 OpenX JSON SerDe를 사용하여 Athena에서 JSON 필드를 올바르게 읽습니다. ``` CREATE EXTERNAL TABLE `cf_logs_manual_partition_json`( `date` string , `time` string , `x-edge-location` string , `sc-bytes` string , `c-ip` string , `cs-method` string , `cs(host)` string , `cs-uri-stem` string , `sc-status` string , `cs(referer)` string , `cs(user-agent)` string , `cs-uri-query` string , `cs(cookie)` string , `x-edge-result-type` string , `x-edge-request-id` string , `x-host-header` string , `cs-protocol` string , `cs-bytes` string , `time-taken` string , `x-forwarded-for` string , `ssl-protocol` string , `ssl-cipher` string , `x-edge-response-result-type` string , `cs-protocol-version` string , `fle-status` string , `fle-encrypted-fields` string , `c-port` string , `time-to-first-byte` string , `x-edge-detailed-result-type` string , `sc-content-type` string , `sc-content-len` string , `sc-range-start` string , `sc-range-end` string ) ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'paths'='c-ip,c-port,cs(Cookie),cs(Host),cs(Referer),cs(User-Agent),cs-bytes,cs-method,cs-protocol,cs-protocol-version,cs-uri-query,cs-uri-stem,date,fle-encrypted-fields,fle-status,sc-bytes,sc-content-len,sc-content-type,sc-range-end,sc-range-start,sc-status,ssl-cipher,ssl-protocol,time,time-taken,time-to-first-byte,x-edge-detailed-result-type,x-edge-location,x-edge-request-id,x-edge-response-result-type,x-edge-result-type,x-forwarded-for,x-host-header') STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/' ``` 1. Athena 콘솔에서 쿼리를 실행합니다. 쿼리가 완료된 후 Athena는 `cf_logs_manual_partition_json` 테이블을 등록하여 쿼리를 실행할 수 있도록 데이터를 준비합니다. ## 예제 쿼리 다음 쿼리는 2025년 1월 15일까지 CloudFront가 제공한 바이트 수를 합산합니다. ``` SELECT sum(cast("sc-bytes" as BIGINT)) as sc FROM cf_logs_manual_partition_json WHERE "date"='2025-01-15' ``` 쿼리 결과에서 중복 행(예: 중복된 빈 행)을 제거하려면 다음 예제와 같이 `SELECT DISTINCT` 문을 사용할 수 있습니다. ``` SELECT DISTINCT * FROM cf_logs_manual_partition_json ``` # Parquet을 사용한 수동 파티셔닝을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성 **Parquet 형식을 사용해 CloudFront 표준 로그 파일 필드의 테이블 생성** 1. 다음 예제 DDL 문을 복사하여 Athena 콘솔의 쿼리 편집기에 붙여 넣습니다. 예제 명령문은 **Amazon CloudFront 개발자 안내서의 [표준 로그 파일 필드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/AccessLogs.html#BasicDistributionFileFormat) 섹션에 설명된 로그 파일 필드를 사용합니다. 이 쿼리는 다음 SerDe 속성과 함께 ParquetHiveSerDe를 사용하여 Athena에서 Parquet 필드를 올바르게 읽습니다. ``` CREATE EXTERNAL TABLE `cf_logs_manual_partition_parquet`( `date` string, `time` string, `x_edge_location` string, `sc_bytes` string, `c_ip` string, `cs_method` string, `cs_host` string, `cs_uri_stem` string, `sc_status` string, `cs_referer` string, `cs_user_agent` string, `cs_uri_query` string, `cs_cookie` string, `x_edge_result_type` string, `x_edge_request_id` string, `x_host_header` string, `cs_protocol` string, `cs_bytes` string, `time_taken` string, `x_forwarded_for` string, `ssl_protocol` string, `ssl_cipher` string, `x_edge_response_result_type` string, `cs_protocol_version` string, `fle_status` string, `fle_encrypted_fields` string, `c_port` string, `time_to_first_byte` string, `x_edge_detailed_result_type` string, `sc_content_type` string, `sc_content_len` string, `sc_range_start` string, `sc_range_end` string) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat' LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/' ``` 1. Athena 콘솔에서 쿼리를 실행합니다. 쿼리가 완료된 후 Athena는 `cf_logs_manual_partition_parquet` 테이블을 등록하여 쿼리를 실행할 수 있도록 데이터를 준비합니다. ## 예제 쿼리 다음 쿼리는 2025년 1월 19일까지 CloudFront가 제공한 바이트 수를 합산합니다. ``` SELECT sum(cast("sc_bytes" as BIGINT)) as sc FROM cf_logs_manual_partition_parquet WHERE "date"='2025-01-19' ``` 쿼리 결과에서 중복 행(예: 중복된 빈 행)을 제거하려면 다음 예제와 같이 `SELECT DISTINCT` 문을 사용할 수 있습니다. ``` SELECT DISTINCT * FROM cf_logs_manual_partition_parquet ``` # JSON 사용 파티션 프로젝션을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성 Athena 파티션 프로젝션 기능을 사용하여 쿼리 런타임을 줄이고 파티션 관리를 자동화할 수 있습니다. 새 데이터가 추가되면 파티션 프로젝션은 자동으로 새 파티션을 추가합니다. 따라서 `ALTER TABLE ADD PARTITION`을 사용해 파티션을 수동으로 추가할 필요가 없습니다. 다음 CREATE TABLE 문 예제에서는 하나의 AWS 리전에 대해 지정된 날짜부터 현재까지의 CloudFront 로그에 파티션 프로젝션을 자동으로 사용합니다. 쿼리가 성공적으로 실행되면 테이블을 쿼리할 수 있습니다. ``` CREATE EXTERNAL TABLE `cloudfront_logs_pp`( `date` string, `time` string, `x-edge-location` string, `sc-bytes` string, `c-ip` string, `cs-method` string, `cs(host)` string, `cs-uri-stem` string, `sc-status` string, `cs(referer)` string, `cs(user-agent)` string, `cs-uri-query` string, `cs(cookie)` string, `x-edge-result-type` string, `x-edge-request-id` string, `x-host-header` string, `cs-protocol` string, `cs-bytes` string, `time-taken` string, `x-forwarded-for` string, `ssl-protocol` string, `ssl-cipher` string, `x-edge-response-result-type` string, `cs-protocol-version` string, `fle-status` string, `fle-encrypted-fields` string, `c-port` string, `time-to-first-byte` string, `x-edge-detailed-result-type` string, `sc-content-type` string, `sc-content-len` string, `sc-range-start` string, `sc-range-end` string) PARTITIONED BY( distributionid string, year int, month int, day int, hour int ) ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( 'paths'='c-ip,c-port,cs(Cookie),cs(Host),cs(Referer),cs(User-Agent),cs-bytes,cs-method,cs-protocol,cs-protocol-version,cs-uri-query,cs-uri-stem,date,fle-encrypted-fields,fle-status,sc-bytes,sc-content-len,sc-content-type,sc-range-end,sc-range-start,sc-status,ssl-cipher,ssl-protocol,time,time-taken,time-to-first-byte,x-edge-detailed-result-type,x-edge-location,x-edge-request-id,x-edge-response-result-type,x-edge-result-type,x-forwarded-for,x-host-header') STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/AWS_ACCOUNT_ID/CloudFront/' TBLPROPERTIES ( 'projection.distributionid.type'='enum', 'projection.distributionid.values'='E2Oxxxxxxxxxxx', 'projection.day.range'='01,31', 'projection.day.type'='integer', 'projection.day.digits'='2', 'projection.enabled'='true', 'projection.month.range'='01,12', 'projection.month.type'='integer', 'projection.month.digits'='2', 'projection.year.range'='2025,2026', 'projection.year.type'='integer', 'projection.hour.range'='00,23', 'projection.hour.type'='integer', 'projection.hour.digits'='2', 'storage.location.template'='s3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/AWS_ACCOUNT_ID/CloudFront/${distributionid}/${year}/${month}/${day}/${hour}/') ``` 다음은 이전 예제에서 사용된 속성에 대한 몇 가지 고려 사항입니다. + **테이블 이름** - 테이블 이름 *`cloudfront_logs_pp`*을 바꿀 수 있습니다. 원하는 이름으로 변경할 수 있습니다. + **위치** - `s3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/AWS_ACCOUNT_ID/`가 Amazon S3 버킷을 가리키도록 수정합니다. + **배포 ID** - `projection.distributionid.values`의 경우 여러 배포 ID를 쉼표로 구분하여 지정할 수 있습니다. 예: **, **. + **연도 범위** - `projection.year.range`에서 데이터를 기반으로 연도 범위를 정의할 수 있습니다. 예를 들어 *2025년*, *2026년*과 같은 기간으로 조정할 수 있습니다. **참고** 미래 날짜(예: 2025\$12040)와 같은 빈 파티션을 포함하면 쿼리 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 파티션 프로젝션은 향후 날짜를 효과적으로 처리하도록 설계되었습니다. 최적의 성능을 유지하려면 파티션을 신중하게 관리하고 가능한 경우 과도한 빈 파티션을 피해야 합니다. + **스토리지 위치 템플릿** - 다음 CloudFront 파티셔닝 구조 및 S3 경로를 기반으로 `storage.location.template`를 올바르게 업데이트해야 합니다. **** [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/create-cloudfront-table-partition-json.html) CloudFront 파티셔닝 구조와 S3 구조가 필요한 패턴과 일치하는지 확인한 후 `storage.location.template`을 다음과 같이 업데이트합니다. ``` 'storage.location.template'='s3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/account_id/CloudFront/${distributionid}/folder2/${year}/${month}/${day}/${hour}/folder3/' ``` **참고** 올바른 데이터 스토리지 및 검색을 보장하려면 `storage.location.template`을 적절히 구성하는 것이 중요합니다. # Parquet 사용 파티션 프로젝션을 통해 Athena에서 CloudFront 로그용 테이블 생성 다음 CREATE TABLE 문 예제에서는 하나의 AWS 리전에 대해 Parquet의 지정된 날짜부터 현재까지의 CloudFront 로그에 파티션 프로젝션을 자동으로 사용합니다. 쿼리가 성공적으로 실행되면 테이블을 쿼리할 수 있습니다. ``` CREATE EXTERNAL TABLE `cloudfront_logs_parquet_pp`( `date` string, `time` string, `x_edge_location` string, `sc_bytes` string, `c_ip` string, `cs_method` string, `cs_host` string, `cs_uri_stem` string, `sc_status` string, `cs_referer` string, `cs_user_agent` string, `cs_uri_query` string, `cs_cookie` string, `x_edge_result_type` string, `x_edge_request_id` string, `x_host_header` string, `cs_protocol` string, `cs_bytes` string, `time_taken` string, `x_forwarded_for` string, `ssl_protocol` string, `ssl_cipher` string, `x_edge_response_result_type` string, `cs_protocol_version` string, `fle_status` string, `fle_encrypted_fields` string, `c_port` string, `time_to_first_byte` string, `x_edge_detailed_result_type` string, `sc_content_type` string, `sc_content_len` string, `sc_range_start` string, `sc_range_end` string) PARTITIONED BY( distributionid string, year int, month int, day int, hour int ) ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat' LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/AWS_ACCOUNT_ID/CloudFront/' TBLPROPERTIES ( 'projection.distributionid.type'='enum', 'projection.distributionid.values'='E3OK0LPUNWWO3', 'projection.day.range'='01,31', 'projection.day.type'='integer', 'projection.day.digits'='2', 'projection.enabled'='true', 'projection.month.range'='01,12', 'projection.month.type'='integer', 'projection.month.digits'='2', 'projection.year.range'='2019,2025', 'projection.year.type'='integer', 'projection.hour.range'='01,12', 'projection.hour.type'='integer', 'projection.hour.digits'='2', 'storage.location.template'='s3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/AWS_ACCOUNT_ID/CloudFront/${distributionid}/${year}/${month}/${day}/${hour}/') ``` 다음은 이전 예제에서 사용된 속성에 대한 몇 가지 고려 사항입니다. + **테이블 이름** - 테이블 이름 *`cloudfront_logs_pp`*을 바꿀 수 있습니다. 원하는 이름으로 변경할 수 있습니다. + **위치** - `s3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/AWS_ACCOUNT_ID/`가 Amazon S3 버킷을 가리키도록 수정합니다. + **배포 ID** - `projection.distributionid.values`의 경우 여러 배포 ID를 쉼표로 구분하여 지정할 수 있습니다. 예: **, **. + **연도 범위** - `projection.year.range`에서 데이터를 기반으로 연도 범위를 정의할 수 있습니다. 예를 들어 *2025년*, *2026년*과 같은 기간으로 조정할 수 있습니다. **참고** 미래 날짜(예: 2025\$12040)와 같은 빈 파티션을 포함하면 쿼리 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 파티션 프로젝션은 향후 날짜를 효과적으로 처리하도록 설계되었습니다. 최적의 성능을 유지하려면 파티션을 신중하게 관리하고 가능한 경우 과도한 빈 파티션을 피해야 합니다. + **스토리지 위치 템플릿** - 다음 CloudFront 파티셔닝 구조 및 S3 경로를 기반으로 `storage.location.template`를 올바르게 업데이트해야 합니다. **** [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/create-cloudfront-table-partition-parquet.html) CloudFront 파티셔닝 구조와 S3 구조가 필요한 패턴과 일치하는지 확인한 후 `storage.location.template`을 다음과 같이 업데이트합니다. ``` 'storage.location.template'='s3://amzn-s3-demo-bucket/AWSLogs/account_id/CloudFront/${distributionid}/folder2/${year}/${month}/${day}/${hour}/folder3/' ``` **참고** 올바른 데이터 스토리지 및 검색을 보장하려면 `storage.location.template`을 적절히 구성하는 것이 중요합니다. # CloudFront 실시간 로그용 테이블 생성 **CloudFront 실시간 로그 파일 필드의 테이블 생성** 1. 다음 예제 DDL 문을 복사하여 Athena 콘솔의 쿼리 편집기에 붙여 넣습니다. 예제 문에서는 **Amazon CloudFront 개발자 안내서의 [실시간 로그](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/real-time-logs.html) 섹션에 설명된 로그 파일 필드를 사용합니다. 로그를 저장하는 Amazon S3 버킷의 `LOCATION`을 수정합니다. 쿼리 편집기 사용에 대한 자세한 내용은 [시작하기](getting-started.md) 단원을 참조하세요. 이 쿼리는 `ROW FORMAT DELIMITED` 및 `FIELDS TERMINATED BY '\t'`를 지정하여 필드가 탭 문자로 구분됨을 나타냅니다. `ROW FORMAT DELIMITED`의 경우 Athena는 기본적으로 [LazySimpleSerDe](lazy-simple-serde.md)를 사용합니다. `timestamp` 열은 Athena에서 예약어이기 때문에 백틱(`) 키를 사용하여 이스케이프됩니다. 자세한 내용은 [쿼리에서 예약어 이스케이프](reserved-words.md) 섹션을 참조하세요. 다음 예제에는 사용 가능한 모든 필드가 포함되어 있습니다. 필요하지 않은 필드를 주석 처리하거나 제거할 수 있습니다. ``` CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS cloudfront_real_time_logs ( `timestamp` STRING, c_ip STRING, time_to_first_byte BIGINT, sc_status BIGINT, sc_bytes BIGINT, cs_method STRING, cs_protocol STRING, cs_host STRING, cs_uri_stem STRING, cs_bytes BIGINT, x_edge_location STRING, x_edge_request_id STRING, x_host_header STRING, time_taken BIGINT, cs_protocol_version STRING, c_ip_version STRING, cs_user_agent STRING, cs_referer STRING, cs_cookie STRING, cs_uri_query STRING, x_edge_response_result_type STRING, x_forwarded_for STRING, ssl_protocol STRING, ssl_cipher STRING, x_edge_result_type STRING, fle_encrypted_fields STRING, fle_status STRING, sc_content_type STRING, sc_content_len BIGINT, sc_range_start STRING, sc_range_end STRING, c_port BIGINT, x_edge_detailed_result_type STRING, c_country STRING, cs_accept_encoding STRING, cs_accept STRING, cache_behavior_path_pattern STRING, cs_headers STRING, cs_header_names STRING, cs_headers_count BIGINT, primary_distribution_id STRING, primary_distribution_dns_name STRING, origin_fbl STRING, origin_lbl STRING, asn STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LOCATION 's3://amzn-s3-demo-bucket/' TBLPROPERTIES ( 'skip.header.line.count'='2' ) ``` 1. Athena 콘솔에서 쿼리를 실행합니다. 쿼리가 완료된 후 Athena는 `cloudfront_real_time_logs` 테이블을 등록하여 쿼리를 실행할 수 있도록 데이터를 준비합니다. # 추가 리소스 Athena를 사용하여 CloudFront 로그를 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS Big Data Blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/)의 다음 게시물을 참조하세요. [Easily query AWS 서비스 logs using Amazon Athena](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/easily-query-aws-service-logs-using-amazon-athena/)(2019년 5월 29일). [Analyze your Amazon CloudFront access logs at scale](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/analyze-your-amazon-cloudfront-access-logs-at-scale/)(대규모의 Amazon CloudFront 액세스 로그 분석)(2018년 12월 21일). [Build a serverless architecture to analyze Amazon CloudFront access logs using AWS Lambda, Amazon Athena, and Amazon Managed Service for Apache Flink](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/build-a-serverless-architecture-to-analyze-amazon-cloudfront-access-logs-using-aws-lambda-amazon-athena-and-amazon-kinesis-analytics/)(2017년 5월 26일).