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.
Abfrage mit benutzerdefinierten Funktionen
Mit benutzerdefinierten Funktionen (UDF) in Amazon Athena können Sie benutzerdefinierte Funktionen zur Verarbeitung von Datensätzen oder Datensatzgruppen erstellen. A UDF akzeptiert Parameter, führt Arbeit aus und gibt dann ein Ergebnis zurück.
Um a UDF in Athena zu verwenden, schreiben Sie eine USING EXTERNAL FUNCTION Klausel vor eine SELECT Anweisung in einer SQL Abfrage. Die SELECT Anweisung verweist auf UDF und definiert die Variablen, die UDF bei der Ausführung der Abfrage an die übergeben werden. Die SQL Abfrage ruft eine Lambda-Funktion unter Verwendung der Java-Laufzeit auf, wenn sie die aufruft. UDF UDFssind innerhalb der Lambda-Funktion als Methoden in einem Java-Bereitstellungspaket definiert. In demselben Java-Bereitstellungspaket UDFs können mehrere für eine Lambda-Funktion definiert werden. Sie geben auch den Namen der Lambda-Funktion in der USING EXTERNAL FUNCTION-Klausel an.
Sie haben zwei Möglichkeiten, eine Lambda-Funktion für UDFs Athena bereitzustellen. Sie können die Funktion direkt mit Lambda bereitstellen, oder Sie können die AWS Serverless Application Repository verwenden. Um nach vorhandenen Lambda-Funktionen für zu suchenUDFs, können Sie das öffentliche AWS Serverless Application Repository oder Ihr privates Repository durchsuchen und dann auf Lambda bereitstellen. Sie können auch Java-Quellcode erstellen oder ändern, ihn in eine JAR Datei packen und ihn mit Lambda oder dem AWS Serverless Application Repository bereitstellen. Beispiele für Java-Quellcode und -Pakete für den Einstieg finden Sie unter Erstellen und Bereitstellen eines UDF mit Lambda. Weitere Informationen zu Lambda finden Sie im AWS Lambda -Entwicklerhandbuch. Weitere Informationen AWS Serverless Application Repository dazu finden Sie im AWS Serverless Application Repository Developer Guide.
Ein Beispiel, das UDFs mit Athena zum Übersetzen und Analysieren von Text verwendet wird, finden Sie im Blogartikel AWS Machine Learning Translate and analyze text using SQL functions with Amazon Athena, Amazon Translate und Amazon Comprehend,
Ein Beispiel für die Verwendung UDFs zur Erweiterung von Geodatenabfragen in Amazon Athena finden Sie unter Erweitern von Geodatenabfragen in Amazon Athena mit UDFs und AWS Lambda
Themen
