Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Creación de un lago de datos a partir de un origen JDBC en Lake Formation Este tutorial le guía por los pasos que debe seguir en la AWS Lake Formation consola para crear y cargar su primer lago de datos desde una fuente JDBC mediante Lake Formation. **Topics** + [Destinatarios previstos](#tut-personas) + [Requisitos previos del tutorial](#tut-prereqs) + [Paso 1: Crear un usuario analista de datos](#tut-create-lf-user) + [Paso 2: Crear una conexión en AWS Glue](#tut-connection) + [Paso 3: Crear un bucket de Amazon S3 para el lago de datos](#tut-create-bucket) + [Paso 4: Registrar una ruta de Amazon S3](#tut-register) + [Paso 5: Conceder permisos de ubicación de datos](#tut-data-location) + [Paso 6: Crear una base de datos en el Catálogo de datos](#tut-create-db) + [Paso 7: Conceder permisos de datos](#tut-grant-data-permissions) + [Paso 8: Utilizar un esquema para crear un flujo de trabajo.](#tut-create-workflow) + [Paso 9: Ejecutar el flujo de trabajo](#tut-run-workflow) + [Paso 10: Conceder SELECCIONAR en las tablas](#tut-grant-select) + [Paso 11: Consulte el lago de datos mediante Amazon Athena](#tut-query-athena) + [Paso 12: Consultar los datos del lago de datos mediante Amazon Redshift Spectrum](#tut-query-redshift) + [Paso 13: Conceder o revocar los permisos de Lake Formation mediante Amazon Redshift Spectrum](#getting-started-tutorial-grant-revoke-redshift) ## Destinatarios previstos La siguiente tabla enumera los roles utilizados en este [tutorial de JDBC de AWS Lake Formation](#getting-started-tutorial-jdbc). | Rol | Description (Descripción) | | --- | --- | | Administrador de IAM | Un usuario que puede crear usuarios y roles AWS Identity and Access Management (IAM) y buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Tiene la política AdministratorAccess AWS administrada. | | Administrador de lago de datos | Usuario que puede acceder al Catálogo de datos, crear bases de datos y conceder permisos de Lake Formation a otros usuarios. Tiene menos permisos de IAM que el administrador de IAM, pero suficientes para administrar el lago de datos. | | Analista de datos | Usuario que puede ejecutar consultas en el lago de datos. Solo tiene permisos suficientes para ejecutar consultas. | | Rol de flujo de trabajo | Rol con las políticas de IAM necesarias para ejecutar un flujo de trabajo. | Para obtener información sobre los requisitos previos para completar el tutorial, consulte [Requisitos previos del tutorial](#tut-prereqs). ## Requisitos previos del tutorial Antes de comenzar el[tutorial JDBC de AWS Lake Formation](#getting-started-tutorial-jdbc), asegúrese de: + Completar las tareas de [Introducción a Lake Formation](getting-started-setup.md). + Decidir qué almacén de datos accesible mediante JDBC desea utilizar para el tutorial. + Reunir la información necesaria para crear una conexión AWS Glue de tipo JDBC. Este objeto del Catálogo de datos incluye la dirección URL del almacén de datos, las credenciales de inicio de sesión y, si el almacén de datos se creó en una Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), información adicional de configuración específica de la VPC. Para más información, consulte [Definición de conexiones en el Catálogo de datos de AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/populate-add-connection.html) en la *Guía del programador de AWS Glue *. En el tutorial se presupone que está familiarizado con AWS Identity and Access Management (IAM). Para obtener más información acerca de IAM, consulte la [Guía del usuario de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html). Para empezar, vaya al [Paso 1: Crear un usuario analista de datos](#tut-create-lf-user). ## Paso 1: Crear un usuario analista de datos En este paso, debe crear un usuario AWS Identity and Access Management (IAM) para que sea el analista de datos de su lago de datos. AWS Lake Formation Este usuario tiene el conjunto mínimo de permisos para consultar el lago de datos. 1. Abra la consola de IAM en [https://console.aws.amazon.com/iam](https://console.aws.amazon.com/iam). Inicie sesión como el usuario administrador que creó en [Creación de un usuario con acceso administrativo](getting-started-setup.md#create-an-admin) o como usuario con la política `AdministratorAccess` AWS gestionada. 1. Cree una tabla con nombre `datalake_user` con la configuración siguiente: + Habilite Consola de administración de AWS el acceso. + Defina una contraseña y no solicite restablecerla. + Adjunte la política `AmazonAthenaFullAccess` AWS gestionada. + Vincule la siguiente política insertada. Llame a la política `DatalakeUserBasic`. ``` { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "lakeformation:GetDataAccess", "glue:GetTable", "glue:GetTables", "glue:SearchTables", "glue:GetDatabase", "glue:GetDatabases", "glue:GetPartitions", "lakeformation:GetResourceLFTags", "lakeformation:ListLFTags", "lakeformation:GetLFTag", "lakeformation:SearchTablesByLFTags", "lakeformation:SearchDatabasesByLFTags" ], "Resource": "*" } ] } ``` ## Paso 2: Crear una conexión en AWS Glue **nota** Omita este paso si ya tiene una conexión en AWS Glue a su origen de datos JDBC. AWS Lake Formation *accede a las fuentes de datos JDBC a través de una conexión. AWS Glue* Una conexión es un objeto del Catálogo de datos que contiene toda la información necesaria para conectarse al origen de datos. Puede crear una conexión utilizando la consola de AWS Glue. **Creación de una conexión** 1. Abra la consola de AWS Glue en [https://console.aws.amazon.com/glue/](https://console.aws.amazon.com/glue/), e inicie sesión como el usuario administrador que creó en [Creación de un usuario con acceso administrativo](getting-started-setup.md#create-an-admin). 1. En el panel de navegación, en **Data catalog** (Catálogo de datos), elija **Connections (Conexiones)**. 1. En la página **Conectores**, seleccione **Crear conexión**. 1. En la página **Elegir origen de datos**, elija **JDBC** como tipo de conexión. A continuación, elija **Siguiente**. 1. Continúe con el asistente de conexión y guarde la conexión. Para obtener información sobre cómo crear una conexión, consulte [Propiedades de la conexión JDBC de AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/connection-properties.html#connection-properties-jdbc) en la *Guía para desarrolladores de AWS Glue *. ## Paso 3: Crear un bucket de Amazon S3 para el lago de datos En este paso, creará el bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) que será la ubicación raíz de su lago de datos. 1. Abra la consola de Amazon S3 en [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)e inicie sesión como el usuario administrador que creó[Creación de un usuario con acceso administrativo](getting-started-setup.md#create-an-admin). 1. Selecciona **Crear depósito** y sigue el asistente para crear un depósito con el nombre`{{}}-datalake-tutorial`, donde {{}} aparecen tu inicial y apellidos. Por ejemplo: `jdoe-datalake-tutorial`. Para obtener instrucciones detalladas sobre la creación de un bucket de Amazon S3, consulte [¿Cómo se crea un bucket de S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/create-bucket.html)? en la *Guía del usuario de Amazon Simple Storage Service*. ## Paso 4: Registrar una ruta de Amazon S3 En este paso, registrará una ruta de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) como ubicación raíz de su lago de datos. 1. Abra la consola de Lake Formation en [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/). Inicie sesión como administrador del lago de datos. 1. En el panel de navegación, bajo **Administración**, seleccione **Ubicaciones de los lagos de datos**. 1. Seleccione **Registrar ubicación** y, a continuación, **Examinar**. 1. Seleccione el bucket de `{{}}-datalake-tutorial` que creó anteriormente, acepte el rol de IAM `AWSServiceRoleForLakeFormationDataAccess` predeterminado y, a continuación, elija **Registrar ubicación**. Para obtener más información sobre cómo registrar ubicaciones, consulte [Añadir una ubicación de Amazon S3 a su lago de datos](register-data-lake.md). ## Paso 5: Conceder permisos de ubicación de datos Las entidades principales deben tener *permisos de ubicación de datos* en una ubicación de lago de datos para crear tablas o bases de datos del Catálogo de datos que apunten a esa ubicación. Debe conceder permisos de ubicación de datos al rol de IAM para los flujos de trabajo, de modo que el flujo de trabajo pueda escribir en el destino de la ingesta de datos. 1. En la consola de Lake Formation, desde panel de navegación, **Permisos**, seleccione **Ubicaciones de datos**. 1. Elija **Conceder** y, en el cuadro de diálogo **Conceder permisos**: 1. En **Usuario de IAM y roles**, seleccione `LakeFormationWorkflowRole`. 1. En **Ubicaciones de almacenamiento**, elija su bucket de `{{}}-datalake-tutorial`. 1. Elija **Conceder**. Para obtener más información sobre permisos de ubicación de datos, consulte [Underlying data access control](access-control-underlying-data.md#data-location-permissions). ## Paso 6: Crear una base de datos en el Catálogo de datos Las tablas de metadatos del Catálogo de datos de Lake Formation se almacenan en una base de datos. 1. En la consola de Lake Formation, en el panel de navegación, **Catálogo de datos**, seleccione **Bases de datos**. 1. Seleccione **Crear base de datos** y, en **Detalles de la base de datos**, introduzca el nombre `lakeformation_tutorial`. 1. Deje los demás campos en blanco y elija **Crear base de datos**. ## Paso 7: Conceder permisos de datos Debe conceder permisos para crear tablas de metadatos en el Catálogo de datos. Como el flujo de trabajo se ejecutará con el rol `LakeFormationWorkflowRole`, debe conceder estos permisos al rol. 1. En la consola de Lake Formation, en el panel de navegación, en **Permisos**, seleccione **Permisos de lago de datos**. 1. Seleccione **Conceder** y, en el cuadro de diálogo **Conceder permisos de datos**: 1. En **Entidades principales**, **Usuario de IAM y roles**, seleccione `LakeFormationWorkflowRole`. 1. En **Etiquetas LF o recursos del catálogo**, elija **Recursos de Catálogo de datos con nombre**. 1. En **Bases de datos**, elija la base de datos que creó anteriormente, `lakeformation_tutorial`. 1. En **Permisos de base de datos**, seleccione **Crear tabla**, **Modificar** y **Borrar**, y desactive **Super** si está marcado. 1. Elija **Conceder**. Para obtener más información sobre permisos de Lake Formation, consulte [Descripción general de los permisos de Lake Formation](lf-permissions-overview.md). ## Paso 8: Utilizar un esquema para crear un flujo de trabajo. El AWS Lake Formation flujo de trabajo genera las AWS Glue tareas, los rastreadores y los activadores que descubren e ingieren datos en su lago de datos. Cree un flujo de trabajo basado en uno de los esquemas predefinidos de Lake Formation. 1. En la consola de Lake Formation, en el panel de navegación, elija **Esquemas** y, a continuación, **Usar esquema**. 1. En la página **Usar un esquema**, en **Tipo de esquema**, elija **Instantánea de base de datos**. 1. En **Importar origen**, para **Conexión de base de datos**, elija la conexión que acaba de crear, `datalake-tutorial`, o elija una conexión existente para sus orígenes de datos. 1. En **Ruta de datos de origen**, introduzca la ruta desde la que se van a ingerir los datos en el formulario `{{}}/{{}}/{{}}`. Puede sustituir el carácter de porcentaje (%) por esquema o tabla. En el caso de las bases de datos que admiten esquemas, introduzca{{}}/{{}}/% para que coincidan con todas las tablas que contiene. {{}} {{}} Oracle Database y MySQL no admiten el esquema en la ruta; en su lugar, introduzca {{}} /%. En el caso de Oracle Database, {{}} es el identificador del sistema (SID). Por ejemplo, si una base de datos Oracle tiene `orcl` como SID, introduzca `orcl/%` para que coincidan con todas las tablas a las que tiene acceso el usuario especificado en la conexión JDCB. **importante** Este campo distingue entre mayúsculas y minúsculas. 1. En **Destino de importación**, especifique estos parámetros: [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/lake-formation/latest/dg/getting-started-tutorial-jdbc.html) 1. Para ver la frecuencia de la importación, seleccione **Ejecutar bajo demanda**. 1. En **Opciones de importación**, especifique estos parámetros: [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/lake-formation/latest/dg/getting-started-tutorial-jdbc.html) 1. Seleccione **Crear** y espere a que la consola informe de que el flujo de trabajo se ha creado correctamente. **sugerencia** ¿Ha recibido este mensaje de error? `User: arn:aws:iam::{{}}:user/{{}} is not authorized to perform: iam:PassRole on resource:arn:aws:iam::{{}}:role/LakeFormationWorkflowRole...` Si es así, compruebe que ha sustituido {{}} en la política integrada para el usuario administrador del lago de datos por un número de AWS cuenta válido. ## Paso 9: Ejecutar el flujo de trabajo Como especificó que el flujo de trabajo es run-on-demand, debe iniciarlo manualmente en AWS Lake Formation. 1. En la consola de Lake Formation, en la página **Esquemas**, seleccione el flujo de trabajo `lakeformationjdbctest`. 1. Elija **Acciones** y, a continuación, **Pegar**. 1. Conforme se ejecuta el flujo de trabajo, vea su progreso en la columna **Estado de la última ejecución**. Pulse el botón de actualización de vez en cuando. El estado pasa de **EN EJECUCIÓN** a **Detectando**, **Importando** y **FINALIZADO**. Cuando finalice el flujo de trabajo: + El Catálogo de datos tendrá nuevas tablas de metadatos. + Sus datos se incorporan al lago de datos. Si el flujo de trabajo falla, haga lo siguiente: 1. Seleccione el flujo de trabajo. Elija **Acciones** y, a continuación, elija **Ver gráfico**. El flujo de trabajo se abre en la consola de AWS Glue. 1. Seleccione un flujo de trabajo y, a continuación, la pestaña **Historial**. 1. Seleccione la ejecución más reciente y elija **Ver detalles de la ejecución**. 1. Seleccione un trabajo o un rastreador fallidos en el gráfico dinámico (tiempo de ejecución) y revise el mensaje de error. Los nodos con errores aparecen en rojo o amarillo. ## Paso 10: Conceder SELECCIONAR en las tablas Debe conceder el `SELECT` permiso a las nuevas tablas del catálogo de datos AWS Lake Formation para que el analista de datos pueda consultar los datos a los que apuntan las tablas. **nota** Un flujo de trabajo concede automáticamente el permiso `SELECT` sobre las tablas que crea al usuario que lo ejecutó. Como el administrador del lago de datos ejecutó este flujo de trabajo, debe conceder `SELECT` al analista de datos. 1. En la consola de Lake Formation, en el panel de navegación, en **Permisos**, seleccione **Permisos de lago de datos**. 1. Seleccione **Conceder** y, en el cuadro de diálogo **Conceder permisos de datos**: 1. En **Entidades principales**, **Usuario de IAM y roles**, seleccione `datalake_user`. 1. En **Etiquetas LF o recursos del catálogo**, elija **Recursos de Catálogo de datos con nombre**. 1. En **Bases de datos**, seleccione `lakeformation_tutorial`. Se rellena la lista **Tablas**. 1. En **Tablas**, elija una o más tablas como su origen de datos. 1. En **Permisos de tabla y columna**, elija **Seleccionar**. 1. Elija **Conceder**. **El paso siguiente se efectúa como analista de datos.** ## Paso 11: Consulte el lago de datos mediante Amazon Athena Utilice la Amazon Athena consola para consultar los datos de su lago de datos. 1. Abra la consola de Athena en [https://console.aws.amazon.com/athena/](https://console.aws.amazon.com/athena/home)e inicie sesión como usuario y analista de datos. `datalake_user` 1. Si es necesario, elija **Comenzar** para continuar con el editor de consultas de Athena. 1. Para **Origen de datos**, elija **AwsDataCatalog**. 1. En **Database (Base de datos)**, elija `lakeformation_tutorial`. Se rellena la lista **Tablas**. 1. En el menú emergente situado junto a una de las tablas, seleccione **Vista previa de la tabla.** La consulta se ejecuta y muestra 10 filas de datos. ## Paso 12: Consultar los datos del lago de datos mediante Amazon Redshift Spectrum Puede configurar Amazon Redshift Spectrum para consultar los datos que importó a su lago de datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). En primer lugar, cree un rol AWS Identity and Access Management (IAM) que se utilice para lanzar el clúster de Amazon Redshift y consultar los datos de Amazon S3. A continuación, conceda a este rol los permisos `Select` en las tablas que desee consultar. Después, conceda permisos al usuario para utilizar el editor de consultas de Amazon Redshift. Por último, cree un clúster de Amazon Redshift y ejecute consultas. Creará el clúster como administrador y lo consultará como analista de datos. Para obtener más información sobre Amazon Redshift Spectrum, consulte [Uso de Amazon Redshift Spectrum para consultar datos externos](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-using-spectrum.html) en la *Guía para desarrolladores de bases de datos de Amazon Redshift*. **Para configurar los permisos para ejecutar consultas de Amazon Redshift** 1. Abra la consola de IAM en [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/). Inicie sesión como el usuario administrador que creó [Creación de un usuario con acceso administrativo](getting-started-setup.md#create-an-admin) (nombre de usuario`Administrator`) o como usuario con la política `AdministratorAccess` AWS administrada. 1. En el panel de navegación, seleccione **Policies** (Políticas). Si es la primera vez que elige **Policies** (Políticas), aparecerá la página **Welcome to Managed Policies** (Bienvenido a políticas administradas). Elija **Get Started** (Comenzar). 1. Elija **Create Policy** (Crear política). 1. Seleccione la pestaña **JSON**. 1. Pegue el siguiente documento de política JSON. ``` { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "lakeformation:GetDataAccess", "glue:GetTable", "glue:GetTables", "glue:SearchTables", "glue:GetDatabase", "glue:GetDatabases", "glue:GetPartitions", "lakeformation:GetResourceLFTags", "lakeformation:ListLFTags", "lakeformation:GetLFTag", "lakeformation:SearchTablesByLFTags", "lakeformation:SearchDatabasesByLFTags" ], "Resource": "*" } ] } ``` 1. Cuando haya terminado, seleccione **Review** (Revisar) para revisar la política. El validador de políticas notifica los errores de sintaxis. 1. En la página **Revisar política**, introduzca el **Nombre** **RedshiftLakeFormationPolicy** para la política que está creando. (Opcional) Introduzca una **descripción**. Revise el **Summary** (Resumen) de la política para ver los permisos concedidos por su política. A continuación, elija **Create policy** (Crear política) para guardar su trabajo. 1. En el panel de navegación de la consola de IAM, seleccione **Roles** y, a continuación, elija **Crear rol**. 1. En **Select trusted entity** (Seleccionar entidad de confianza), elija **AWS service** (Servicio de ). 1. Elija el servicio Amazon Redshift para asumir este rol. 1. Elija el caso de uso **Redshift Customizable** (Redshift personalizable) para su servicio. A continuación, elija **Next: Permissions** (Siguiente: permisos). 1. Busque la política de permisos que ha creado, `RedshiftLakeFormationPolicy`, y marque la casilla situada junto al nombre de la política en la lista. 1. Elija **Siguiente: Etiquetas**. 1. Elija **Siguiente: Revisar**. 1. En **Role name** (Nombre del rol), escriba el nombre **RedshiftLakeFormationRole**. 1. (Opcional) En **Role description** (Descripción del rol), escriba una descripción para el nuevo rol. 1. Revise el rol y, a continuación, seleccione **Create role** (Crear rol). **Para conceder permisos `Select` en la tabla para hacer consultas en la base de datos de Lake Formation** 1. Abra la consola de Lake Formation en [https://console.aws.amazon.com/lakeformation/](https://console.aws.amazon.com/lakeformation/). Inicie sesión como administrador del lago de datos. 1. En el panel de navegación, en **Permisos**, elija **Permisos de lago de datos** y seleccione **Conceder**. 1. Proporcione la información siguiente: + Para los **usuarios y roles de IAM**, elija el rol de IAM que creó, `RedshiftLakeFormationRole`. Cuando se ejecuta el editor de consultas de Amazon Redshift, este utiliza el rol de IAM para dar permiso a los datos. + En **Database (Base de datos)**, elija `lakeformation_tutorial`. Se rellena la lista de tablas. + En **Tabla**, elija una tabla dentro del origen de datos que desee consultar. + Elija el permiso **Seleccionar**. 1. Elija **Conceder**. **Para configurar Amazon Redshift Spectrum y ejecutar consultas** 1. Abra la consola de Amazon Redshift en [https://console.aws.amazon.com/redshift](https://console.aws.amazon.com/redshift). Inicie sesión como usuario `Administrator`. 1. Elija **Create cluster**. 1. En la página **Crear clúster**, introduzca `redshift-lakeformation-demo` el **identificador del clúster**. 1. Para el **tipo de nodo**, seleccione **dc2.large**. 1. Desplácese hacia abajo y, en **Configuraciones de base de datos**, introduzca o acepte estos parámetros: + **Nombre de usuario administrador**: `awsuser` + **Contraseña del usuario administrador**: `({{Choose a password}})` 1. Amplíe **los permisos del clúster** y, en la sección **Funciones de IAM disponibles**, seleccione **RedshiftLakeFormationRole**. A continuación, seleccione **Add IAM role (Añadir rol de IAM)**. 1. Si debe utilizar un puerto diferente al valor predeterminado de 5439, junto a **Configuraciones adicionales**, desactive la opción **Utilizar valores predeterminados**. Amplíe la sección de **configuraciones de base de datos** e introduzca un nuevo número de **puerto de base de datos**. 1. Elija **Create cluster**. Se carga la página **Clústeres**. 1. Espere hasta que el estado del clúster pase a ser **Disponible**. Seleccione el icono de actualización periódicamente. 1. Conceda permiso al analista de datos para ejecutar consultas en el clúster. Para ello, complete los siguientes pasos. 1. Abra la consola de IAM en [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)e inicie sesión como usuario. `Administrator` 1. En el panel de navegación, seleccione **Usuarios** y vincule las siguientes políticas administradas al usuario `datalake_user`. + `AmazonRedshiftQueryEditor` + `AmazonRedshiftReadOnlyAccess` 1. Cierre sesión en la consola de Amazon Redshift y vuelva a iniciarla como usuario `datalake_user`. 1. En la barra de herramientas vertical izquierda, elija el icono **EDITOR** para abrir el editor de consultas y conectarse al clúster. Si aparece el cuadro de diálogo **Conectar a la base de datos**, elija el nombre del clúster `redshift-lakeformation-demo` e introduzca el nombre de la base de datos **dev**, el nombre de usuario **awsuser** y la contraseña que creó. Seleccione **Connect to database (Conectar a base de datos)**. **nota** Si no se le solicitan los parámetros de conexión y ya hay otro clúster seleccionado en el editor de consultas, elija **Cambiar conexión** para abrir el cuadro de diálogo **Conectar a la base de datos**. 1. En el cuadro de texto **Nueva consulta 1**, introduzca y ejecute la siguiente instrucción para asignar la base de datos `lakeformation_tutorial` en Lake Formation al nombre del esquema de Amazon Redshift `redshift_jdbc`: **importante** {{}}Sustitúyalo por un número de AWS cuenta válido y {{}} por un nombre de AWS región válido (por ejemplo,`us-east-1`). ``` create external schema if not exists redshift_jdbc from DATA CATALOG database 'lakeformation_tutorial' iam_role 'arn:aws:iam::{{}}:role/RedshiftLakeFormationRole' region '{{}}'; ``` 1. En la lista de esquemas, bajo **Seleccionar esquema**, elija **redshift\_jdbc**. Se rellena la lista de tablas. El editor de consultas muestra solo las tablas en las que se le concedieron permisos para el lago de datos de Lake Formation. 1. En el menú emergente situado junto al nombre de una tabla, seleccione **Vista previa de los datos**. Amazon Redshift devuelve las 10 primeras filas. Ahora puede ejecutar consultas en las tablas y columnas para las que tiene permisos. ## Paso 13: Conceder o revocar los permisos de Lake Formation mediante Amazon Redshift Spectrum Amazon Redshift es compatible con la capacidad de conceder y revocar permisos de Lake Formation en bases de datos y tablas mediante instrucciones SQL modificadas. Estas instrucciones son similares a las existentes de Amazon Redshift. Para obtener más información, consulte [CONCEDER](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_GRANT.html) y [REVOCAR](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_REVOKE.html) en la *Guía para desarrolladores de base de datos de Amazon Redshift*.