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# Athena 集成

> 使用 LangChain Python 与 Athena 文档加载器集成。

> [Amazon Athena](https://aws.amazon.com/athena/) 是一个基于开源框架构建的无服务器交互式分析服务，支持开放表格式和文件格式。`Athena` 提供了一种简化、灵活的方式来分析其所在位置的 PB 级数据。使用 SQL 或 Python，可以从 Amazon Simple Storage Service (S3) 数据湖和 30 个数据源（包括本地数据源或其他云系统）分析数据或构建应用程序。`Athena` 基于开源的 `Trino` 和 `Presto` 引擎以及 `Apache Spark` 框架构建，无需进行任何预配置或配置工作。

本笔记本介绍如何从 `AWS Athena` 加载文档。

## 设置

按照[设置 AWS 账户的说明](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/setting-up.html)操作。

安装一个 Python 库：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
! pip install boto3
```

## 示例

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
from langchain_community.document_loaders.athena import AthenaLoader
```

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
database_name = "my_database"
s3_output_path = "s3://my_bucket/query_results/"
query = "SELECT * FROM my_table"
profile_name = "my_profile"

loader = AthenaLoader(
    query=query,
    database=database_name,
    s3_output_uri=s3_output_path,
    profile_name=profile_name,
)

documents = loader.load()
print(documents)
```

包含元数据列的示例

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
database_name = "my_database"
s3_output_path = "s3://my_bucket/query_results/"
query = "SELECT * FROM my_table"
profile_name = "my_profile"
metadata_columns = ["_row", "_created_at"]

loader = AthenaLoader(
    query=query,
    database=database_name,
    s3_output_uri=s3_output_path,
    profile_name=profile_name,
    metadata_columns=metadata_columns,
)

documents = loader.load()
print(documents)
```

***

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  <Callout icon="terminal-2">
    [将这些文档](/use-these-docs)通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。
  </Callout>

  <Callout icon="edit">
    [在 GitHub 上编辑此页面](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/oss/python/integrations/document_loaders/athena.mdx) 或 [提交问题](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new/choose)。
  </Callout>
</div>