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# 使用手動分割 (Parquet) 在 Athena 中建立 CloudFront 日誌的資料表
<a name="create-cloudfront-table-manual-parquet"></a>

**使用 Parquet 格式建立 CloudFront 標準日誌檔案欄位的資料表**

1. 複製下列範例 DDL 陳述式，並將其貼到 Athena 主控台查詢編輯器。範例陳述式使用《**Amazon CloudFront 開發人員指南》中[標準日誌檔欄位](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/AccessLogs.html#BasicDistributionFileFormat)章節中所述的日誌檔欄位。

   此查詢會搭配下列 SerDe 屬性使用 ParquetHiveSerDe，以在 Athena 中正確讀取 Parquet 欄位。

   ```
   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. 在 Athena 主控台中執行查詢。查詢完成之後，Athena 會註冊 `cf_logs_manual_partition_parquet` 資料表，讓其中的資料可供您發出查詢。

## 查詢範例
<a name="query-examples-cloudfront-logs-manual-parquet"></a>

下列查詢加總 CloudFront 在 2025 年 1 月 19 日提供的位元組數。

```
SELECT sum(cast("sc_bytes" as BIGINT)) as sc
FROM cf_logs_manual_partition_parquet
WHERE "date"='2025-01-19'
```

若要從查詢結果中除去重複的資料列 (例如，重複的空白資料列)，您可以使用 `SELECT DISTINCT` 陳述式，如下列範例所示。

```
SELECT DISTINCT * FROM cf_logs_manual_partition_parquet
```