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# Formatos de datos para AWS Clean Rooms
<a name="data-formats"></a>

Para analizar los datos, los conjuntos de datos deben estar en un formato AWS Clean Rooms compatible.

**Topics**
+ [Formatos de datos compatibles para los trabajos PySpark](#supported-data-formats-pyspark)
+ [Formatos de datos compatibles para consultas SQL](#supported-data-formats)
+ [Tipos de datos compatibles](#data-types)
+ [Tipos de compresión de archivos para AWS Clean Rooms](#compression-types)
+ [Server-side cifrado para AWS Clean Rooms](#server-side-encryption)

## Formatos de datos compatibles para los trabajos PySpark
<a name="supported-data-formats-pyspark"></a>

AWS Clean Rooms admite los siguientes formatos estructurados para ejecutar PySpark trabajos.
+ Parquet
+ OpenCSV
+ JSON

## Formatos de datos compatibles para consultas SQL
<a name="supported-data-formats"></a>

AWS Clean Rooms admite los siguientes formatos estructurados para ejecutar consultas SQL.
+ [Tablas de Apache Iceberg](iceberg-tables.md)
+ Parquet
+ OpenCSV
+ JSON

**nota**  
Un valor `timestamp` de un archivo de texto debe estar en formato `yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSS`. Por ejemplo: `2017-05-01 11:30:59.000000`. 

Recomendamos utilizar un formato de archivo de almacenamiento en columnas, como Apache Parquet. Con un formato de archivo de almacenamiento en columnas, puede minimizar el movimiento de datos seleccionando solo las columnas que necesite. Para obtener un rendimiento óptimo, los objetos grandes deben dividirse en objetos de 100 MB a 1 GB.

## Tipos de datos compatibles
<a name="data-types"></a>

AWS Clean Rooms admite los siguientes tipos de datos.
+ ARRAY
+ BIGINT
+ BOOLEANO
+ BYTE
+ CHAR
+ DATE
+ DECIMAL
+ FLOAT
+ INTEGER
+ INTERVAL
+ LONG
+ MAP
+ REAL
+ SHORT
+ SMALLINT
+ STRUCT
+ TIME
+ TIMESTAMP\_LTZ
+ TIMESTAMP\_NTZ
+ TINYINT
+ VARCHAR

*Para obtener más información, consulte [Tipos de datos](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/sql-reference/s_Supported_data_types.html) en la referencia de SQL.AWS Clean Rooms *

## Tipos de compresión de archivos para AWS Clean Rooms
<a name="compression-types"></a>

Para reducir el espacio de almacenamiento, mejorar el rendimiento y minimizar costos, es muy recomendable comprimir los archivos de datos. 

AWS Clean Rooms reconoce los tipos de compresión de archivos en función de la extensión del archivo y admite los tipos y extensiones de compresión que se muestran en la tabla siguiente. 


| Algoritmo de compresión  | Extensión de archivo  | 
| --- | --- | 
| GZIP | .gz  | 
| Bzip2 | .bz2  | 
| Snappy | .snappy | 
| Zstandard(Zstd) | .zstd | 

Puede aplicar compresión a distintos niveles. En la mayoría de los casos, se comprime un archivo completo o se comprimen bloques individuales dentro de un archivo. La compresión de formatos de columna por archivo no ofrece beneficios en términos de rendimiento.

## Server-side cifrado para AWS Clean Rooms
<a name="server-side-encryption"></a>

**nota**  
Server-side el cifrado no reemplaza a la computación criptográfica en los casos de uso que la requieren.

AWS Clean Rooms descifra de forma transparente los conjuntos de datos cifrados mediante las siguientes opciones de cifrado: 
+ **SSE-S3**— Server-side cifrado mediante una clave AES-256 de cifrado gestionada por Amazon S3
+ **SSE-KMS**— Server-side cifrado con claves gestionadas por AWS Key Management Service 

Para poder utilizarlo SSE-S3, el rol de AWS Clean Rooms servicio utilizado para asociar la tabla configurada a la colaboración debe tener KMS-decrypt permisos. Para poder SSE-KMS utilizarla, la política de claves de KMS también debe permitir el descifrado del rol de AWS Clean Rooms servicio. 

AWS Clean Rooms no admite el cifrado del lado del cliente de Amazon S3. Para obtener más información sobre el cifrado en el servidor, consulte [Protección de datos con el cifrado del lado del servidor](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/serv-side-encryption.html) en la *Guía del usuario de Amazon Simple Storage Service*.