Amazon Athena是一种云端基础设施工具，用于查询存储在Amazon S3中的数据。为了高效地利用Athena，我们需要自动处理和调度数据。以下是一些示例：

1. 使用AWS Lambda调用AWS Glue作业

使用AWS Lambda触发AWS Glue作业来处理和转换数据，并将结果存储回Amazon S3。然后使用Athena查询这些数据。下面是一段Python代码，演示如何使用AWS Lambda和AWS Glue进行数据处理和调度。

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    glue = boto3.client('glue')
    response = glue.start_job_run(
        JobName='my_job_name',
        Arguments={
            '--my_param': 'my_value'
        }
    )

2. 使用AWS Step Functions运行数据处理工作流

使用AWS Step Functions创建数据处理工作流，该工作流可以自动化调用AWS Glue作业，并在完成后使用Athena查询结果。下面是一个使用AWS Step Functions的数据处理工作流的例子。

{
    "StartAt": "Run Glue Job",
    "States": {
        "Run Glue Job": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:aws:states:::glue:startJobRun.sync",
            "Parameters": {
                "JobName": "my_job_name",
                "Arguments": {
                    "--my_param": "my_value"
                }
            },
            "Next": "Wait For Job Completion"
        },
        "Wait For Job Completion": {
            "Type": "Wait",
            "Seconds": 30,
            "Next": "Athena Query Results"
        },
        "Athena Query Results": {
            "Type": "Task",
            "Resource": "arn:aws:states:::athena:startQueryExecution.sync",
            "Parameters": {
                "QueryString": "SELECT * FROM my_table",
                "ResultConfiguration": {
                    "OutputLocation": "s3://my-bucket/results/"
                }
            },
            "End": true
        }
    }
}

使用以上的解决方法可轻松实现Amazon Athena 数据处理和调度。