Verwenden Sie ML mit Athena-Syntax

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Verwenden Sie ML mit Athena-Syntax - Amazon Athena

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die Klausel USING EXTERNAL FUNCTION gibt eine ML-Athena-Funktion oder mehrere Funktionen an, auf die durch eine nachfolgende SELECT-Anweisung in der Abfrage verwiesen werden kann. Sie definieren den Funktionsnamen, die Variablennamen und die Datentypen für die Variablen und Rückgabewerte.

Syntax

Die folgende Syntax zeigt ein eUSING EXTERNAL FUNCTION-Klausel, die eine ML-Athena-Funktion angibt.


USING EXTERNAL FUNCTION ml_function_name (variable1 data_type[, variable2 data_type][,...])
RETURNS data_type 
SAGEMAKER 'sagemaker_endpoint'
SELECT ml_function_name()

Parameter

VERWENDEN DER EXTERNEN FUNKTION ml_function_name (variable1data_type[, variable2data_type] [,...]): ml_function_namedefiniert den Funktionsnamen, der in nachfolgenden Abfrageklauseln verwendet werden kann. Jede variable data_type gibt eine benannte Variable und den entsprechenden Datentyp an, den das SageMaker KI-Modell als Eingabe akzeptiert. Der angegebene Datentyp muss ein unterstützter Athena-Datentyp sein.
GIBT ZURÜCK data_type: data_typegibt den SQL-Datentyp an, der als Ausgabe des SageMaker AI-Modells zur Abfrage ml_function_name zurückkehrt.
SAGEMAKER '' sagemaker_endpoint: sagemaker_endpointgibt den Endpunkt des SageMaker KI-Modells an.
WÄHLE [...] ml_function_name(expression) [...]: Die SELECT-Abfrage, die Werte an Funktionsvariablen und das SageMaker KI-Modell übergibt, um ein Ergebnis zurückzugeben. ml_function_namegibt die zuvor in der Abfrage definierte Funktion an, gefolgt von einer, expression die ausgewertet wird, um Werte zu übergeben. Die übergebenen und zurückgegebenen Werte müssen mit den Datentypen übereinstimmen, die in der Klausel USING EXTERNAL FUNCTION für die Funktion angegeben sind.

Beispiel

Das folgende Beispiel zeigt eine Abfrage mittels ML mit Athena.


USING EXTERNAL FUNCTION predict_customer_registration(age INTEGER) 
    RETURNS DOUBLE
    SAGEMAKER 'xgboost-2019-09-20-04-49-29-303' 
SELECT predict_customer_registration(age) AS probability_of_enrolling, customer_id 
     FROM "sampledb"."ml_test_dataset" 
     WHERE predict_customer_registration(age) < 0.5;