Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Dans ce didacticiel, vous allez créer un compartiment de tables et intégrer des compartiments de tables dans votre région aux services AWS d'analyse. Vous allez ensuite utiliser le AWS CLI pour créer votre premier espace de noms et votre première table dans votre compartiment de tables. Ensuite, vous AWS Lake Formation accordez une autorisation sur votre table, afin de pouvoir commencer à interroger votre table avec Athéna.
Astuce
Si vous migrez des données tabulaires de compartiments à usage général vers des compartiments de tables, la bibliothèque de AWS solutions propose une solution guidée pour vous aider. Cette solution automatise le déménagement Apache Iceberg and Apache Hive tables enregistrées AWS Glue Data Catalog et stockées dans des compartiments à usage général à l'aide d' AWS Step Functions Amazon EMR avec Apache Spark. Pour plus d'informations, consultez les instructions relatives à la migration de données tabulaires d'Amazon S3 vers des tables S3
Rubriques
Étape 1 : créer un bucket de tables et l'intégrer aux services AWS d'analyse
Au cours de cette étape, vous utilisez la console Amazon S3 pour créer votre premier compartiment de table. Pour découvrir d’autres méthodes de création d’un compartiment de tables, consultez Création d’un compartiment de tables.
Note
Par défaut, la console Amazon S3 intègre automatiquement vos compartiments de tables à Amazon SageMaker Lakehouse, ce qui permet aux services d' AWS analyse de découvrir et d'accéder automatiquement à vos données de tables S3. Si vous créez votre premier bucket de table par programmation à l'aide de l'API AWS Command Line Interface (AWS CLI) ou REST AWS SDKs, vous devez effectuer manuellement l'intégration des services AWS d'analyse. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation d'Amazon S3 Tables avec des services AWS d'analyse.
Connectez-vous à la console Amazon S3 AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse https://console.aws.amazon.com/s3/
. Dans la barre de navigation en haut de la page, choisissez le nom du fichier actuellement affiché Région AWS. Choisissez ensuite la région dans laquelle vous souhaitez créer le compartiment de table.
Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Compartiments de tables.
Choisissez Créer un compartiment de tables.
Sous Configuration générale, entrez le nom de votre compartiment de table.
Le nom du compartiment de tables doit présenter les caractéristiques suivantes :
Soyez unique pour vous Compte AWS dans la région actuelle.
Il doit comporter entre 3 et 63 caractères.
Composé uniquement de lettres minuscules, de chiffres et de tirets ().
-Il doit commencer et se terminer par une lettre ou un chiffre.
Après avoir créé le bucket de table, vous ne pouvez pas modifier son nom. Le bucket Compte AWS qui crée le tableau en est propriétaire. Pour plus d'informations sur la dénomination des compartiments de table, consultezRègles de dénomination des compartiments de tables.
-
Dans la section Intégration aux services AWS d'analyse, assurez-vous que la case Activer l'intégration est cochée.
Si l'option Activer l'intégration est sélectionnée lorsque vous créez votre premier compartiment de table à l'aide de la console, Amazon S3 tente d'intégrer votre compartiment de table aux services AWS d'analyse. Cette intégration vous permet d'utiliser les services AWS d'analyse pour accéder à toutes les tables de la région actuelle. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation d'Amazon S3 Tables avec des services AWS d'analyse.
Choisissez Créer un compartiment.
Étape 2 : Création d'un espace de noms de table et d'une table
Pour cette étape, vous devez créer un espace de noms dans votre compartiment de tables, puis créer une nouvelle table sous cet espace de noms. Vous pouvez créer un espace de noms de table et une table à l'aide de la console ou du AWS CLI.
La procédure suivante utilise la console Amazon S3 pour créer un espace de noms et une table avec Amazon Athena.
Pour créer un espace de noms de table et une table
Connectez-vous à la console Amazon S3 AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse https://console.aws.amazon.com/s3/
. -
Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Compartiments de tables.
-
Sur la page Compartiments de table, choisissez le compartiment de table dans lequel vous souhaitez créer une table.
-
Sur la page des détails du compartiment de table, choisissez Create table with Athena.
-
Dans la boîte de dialogue Créer une table avec Athena, choisissez Créer un espace de noms, puis entrez un nom dans le champ Nom de l'espace de noms. Les noms des espaces de noms doivent comporter de 1 à 255 caractères et être uniques dans le compartiment de table. Les caractères valides sont a—z, 0—9 et les traits de soulignement ().
_Les traits de soulignement ne sont pas autorisés au début des noms d'espaces de noms. -
Choisissez Create namespace (Créer un espace de noms).
-
Choisissez Créer une table avec Athéna.
-
La console Amazon Athena s'ouvre et l'éditeur de requêtes Athena apparaît. L'éditeur de requêtes contient un exemple de requête que vous pouvez utiliser pour créer une table. Modifiez la requête pour spécifier le nom de la table et les colonnes que vous souhaitez attribuer à votre table.
-
Lorsque vous avez terminé de modifier la requête, choisissez Exécuter pour créer votre table.
Si la création de votre table a réussi, le nom de votre nouvelle table apparaît dans la liste des tables d'Athena. Lorsque vous revenez à la console Amazon S3, votre nouvelle table apparaît dans la liste des tables de la page de détails de votre compartiment de tables après avoir actualisé la liste.
Pour utiliser les AWS CLI exemples de commandes suivants afin de créer un espace de noms dans votre compartiment de tables, puis de créer une nouvelle table avec un schéma sous cet espace de noms, remplacez les user input
placeholder
Prérequis
-
Associez la
AmazonS3TablesFullAccesspolitique à votre identité IAM. -
Installez AWS CLI la version 2.23.10 ou supérieure. Pour plus d'informations, consultez Installation ou mise à jour de la version la plus récente de l' AWS CLI (langue française non garantie) dans le Guide de l'utilisateur AWS Command Line Interface .
Créez un nouvel espace de noms dans votre compartiment de table en exécutant la commande suivante :
aws s3tables create-namespace \ --table-bucket-arn arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-table-bucket\ --namespacemy_namespaceVérifiez que votre espace de noms a bien été créé en exécutant la commande suivante :
aws s3tables list-namespaces \ --table-bucket-arn arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-table-bucket
Créez une nouvelle table avec un schéma de table en exécutant la commande suivante :
aws s3tables create-table --cli-input-json file://mytabledefinition.jsonPour le
mytabledefinition.jsonfichier, utilisez l'exemple de définition de table suivant :{ "tableBucketARN": "arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-table-bucket", "namespace": "my_namespace", "name": "my_table", "format": "ICEBERG", "metadata": { "iceberg": { "schema": { "fields": [{"name": "id", "type": "int","required": true}, {"name": "name", "type": "string"}, {"name": "value", "type": "int"}] } } } }
(Facultatif) Étape 3 : Accordez les autorisations de Lake Formation sur votre table
Pour cette étape, vous accordez des autorisations Lake Formation sur votre nouvelle table à d'autres responsables IAM. Ces autorisations permettent à des personnes autres que vous d'accéder aux ressources des tables à l'aide d'Athena et AWS d'autres services d'analyse. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Octroi d'une autorisation sur une table ou une base de données. Si vous êtes le seul utilisateur à accéder à vos tables, vous pouvez ignorer cette étape.
-
Ouvrez la AWS Lake Formation console sur https://console.aws.amazon.com/lakeformation/
et connectez-vous en tant qu'administrateur du lac de données. Pour plus d'informations sur la création d'un administrateur de lac de données, voir Création d'un administrateur de lac de données. Dans le volet de navigation, choisissez Autorisations de données, puis Accorder.
Sur la page Accorder des autorisations, sous Principaux, sélectionnez Utilisateurs et rôles IAM, puis choisissez l'utilisateur ou le rôle IAM que vous souhaitez autoriser à exécuter des requêtes sur votre table.
Sous Balises LF ou ressources de catalogue, choisissez Ressources de catalogue de données nommées.
-
Procédez de l'une des manières suivantes, selon que vous souhaitez accorder l'accès à toutes les tables de votre compte ou uniquement aux ressources du compartiment de tables que vous avez créé :
-
Pour les catalogues, choisissez le catalogue au niveau du compte que vous avez créé lorsque vous avez intégré votre compartiment de table. Par exemple,
111122223333:s3tablescatalog -
Pour les catalogues, choisissez le sous-catalogue de votre compartiment de table. Par exemple,
111122223333:s3tablescatalog/amzn-s3-demo-table-bucket
-
-
(Facultatif) Si vous avez choisi le sous-catalogue pour votre compartiment de tables, effectuez l'une des opérations suivantes ou les deux :
Pour les bases de données, choisissez l'espace de noms de compartiments de table que vous avez créé.
Pour Tables, choisissez la table que vous avez créée dans votre bucket de tables ou choisissez Toutes les tables.
-
Selon que vous avez choisi un catalogue ou un sous-catalogue et selon que vous avez ensuite choisi une base de données ou une table, vous pouvez définir des autorisations au niveau du catalogue, de la base de données ou de la table. Pour plus d'informations sur les autorisations de Lake Formation, consultez la section Gestion des autorisations de Lake Formation dans le Guide du AWS Lake Formation développeur.
Effectuez l’une des actions suivantes :
-
Pour les autorisations du catalogue, choisissez Super pour accorder à l'autre principal toutes les autorisations sur votre catalogue, ou choisissez des autorisations plus détaillées, telles que Describe.
-
Pour les autorisations de base de données, vous ne pouvez pas choisir Super pour accorder à l'autre principal toutes les autorisations sur votre base de données. Choisissez plutôt des autorisations plus détaillées, telles que Describe.
-
Pour les autorisations de table, choisissez Super pour accorder à l'autre principal toutes les autorisations sur votre table, ou choisissez des autorisations plus détaillées, telles que Select ou Describe.
Note
Lorsque vous accordez des autorisations sur une ressource du catalogue de données à un compte externe ou directement à un responsable IAM d'un autre compte, Lake Formation utilise le service AWS Resource Access Manager (AWS RAM) pour partager la ressource. Si le compte du bénéficiaire appartient à la même organisation que le compte du donateur, la ressource partagée est immédiatement accessible au bénéficiaire. Si le compte du bénéficiaire n'appartient pas à la même organisation, AWS RAM envoie une invitation au compte du bénéficiaire pour qu'il accepte ou rejette la subvention de ressources. Ensuite, pour rendre la ressource partagée disponible, l'administrateur du lac de données du compte bénéficiaire doit utiliser la AWS RAM console ou AWS CLI accepter l'invitation. Pour plus d'informations sur le partage de données entre comptes, voir Partage de données entre comptes dans Lake Formation dans le guide du AWS Lake Formation développeur.
-
-
Choisissez Accorder.
Étape 4 : Interroger des données avec SQL dans Athena
Vous pouvez interroger votre table avec SQL dans Athena. Athena prend en charge les requêtes DDL (Data Definition Language), DML (Data Manipulation Language) et DQL (Data Query Language) pour les tables S3.
Vous pouvez accéder à la requête Athena depuis la console Amazon S3 ou via la console Amazon Athena.
La procédure suivante utilise la console Amazon S3 pour accéder à l'éditeur de requêtes Athena afin que vous puissiez interroger une table avec Amazon Athena.
Pour interroger une table
Connectez-vous à la console Amazon S3 AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse https://console.aws.amazon.com/s3/
. -
Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Compartiments de tables.
-
Sur la page Compartiments de table, choisissez le compartiment de table contenant la table que vous souhaitez interroger.
-
Sur la page des détails du compartiment de table, cliquez sur le bouton d'option à côté du nom de la table que vous souhaitez interroger.
-
Choisissez Query table with Athena.
-
La console Amazon Athena s'ouvre et l'éditeur de requêtes Athena apparaît avec un exemple
SELECTde requête chargé pour vous. Modifiez cette requête en fonction de votre cas d'utilisation. -
Pour exécuter la requête, choisissez ensuite Run (Exécuter).
Pour interroger une table
Ouvrez la console à l'adresse https://console.aws.amazon.com/athena/
. -
Interrogez votre table. Voici un exemple de requête que vous pouvez modifier. Veillez à remplacer les
user input placeholdersSELECT * FROM "s3tablescatalog/amzn-s3-demo-table-bucket"."my_namespace"."my_table" LIMIT 10 -
Pour exécuter la requête, choisissez ensuite Run (Exécuter).
