Membuat tabel Amazon S3

Prosedur berikut menggunakan konsol Amazon S3 untuk membuat tabel dengan Amazon Athena. Jika Anda belum membuat namespace di bucket tabel Anda, Anda dapat melakukannya sebagai bagian dari proses ini. Sebelum melakukan langkah-langkah berikut, pastikan Anda telah mengintegrasikan bucket tabel dengan layanan AWS analitik di Wilayah ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengintegrasikan Tabel Amazon S3 dengan AWS layanan analitik.

Jika pembuatan tabel Anda berhasil, nama tabel baru Anda muncul dalam daftar tabel di Athena. Saat Anda menavigasi kembali ke konsol Amazon S3, tabel baru Anda muncul di daftar Tabel di halaman detail bucket untuk bucket tabel Anda setelah Anda menyegarkan daftar.

Contoh ini menunjukkan cara membuat tabel dengan skema dengan menggunakan AWS CLI dan menentukan metadata tabel denganJSON. Untuk menggunakan contoh ini, ganti user input placeholdersdengan informasi Anda sendiri.

aws s3tables create-table --cli-input-json file://mytabledefinition.json

Untuk mytabledefinition.json file, gunakan contoh definisi tabel berikut. Untuk membuat tabel yang dipartisi, sertakan a partitionSpec dalam metadata tabel. Setiap bidang partisi mereferensikan kolom dalam skema Anda dengan itu sourceId dan menerapkan transformasi (seperti identitybucket,truncate,year,month,day,, atauhour) untuk menghasilkan nilai partisi. Karena bidang partisi mereferensikan kolom skema berdasarkan ID, Anda harus menetapkan eksplisit id untuk setiap bidang dalam skema Anda. Contoh berikut menetapkan ID ke bidang skema dan mempartisi tabel dengan registration_date kolom menggunakan day transformasi. Untuk menggunakan contoh ini, ganti user input placeholdersdengan informasi Anda sendiri.

{
    "tableBucketARN": "arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-table-bucket",
    "namespace": "your_namespace",
    "name": "example_table",
    "format": "ICEBERG",
    "metadata": {
        "iceberg": {
            "schema": {
                "fields": [
                     {"id": 1, "name": "id", "type": "int", "required": true},
                     {"id": 2, "name": "name", "type": "string"},
                     {"id": 3, "name": "registration_date", "type": "timestamp"}
                ]
            },
            "partitionSpec": {
                "specId": 0,
                "fields": [
                    {"sourceId": 3, "transform": "day", "name": "registration_day"}
                ]
            }
        }
    }
}

Anda dapat membuat tabel di mesin kueri yang didukung yang terhubung ke bucket tabel Anda, seperti dalam Apache Spark sesi di Amazon EMR.

Contoh berikut menunjukkan cara membuat tabel Spark dengan menggunakan CREATE pernyataan, dan menambahkan data tabel dengan menggunakan INSERT pernyataan atau dengan membaca data dari file yang ada. Untuk membuat tabel yang dipartisi, tambahkan PARTITIONED BY klausa ke CREATE pernyataan. Anda dapat mempartisi dengan satu atau lebih kolom secara langsung (partisi identitas) atau dengan menerapkan transformasi partisi sepertibucket,truncate,,years, monthsdays, atauhours. Contoh berikut mempartisi tabel dengan registration_date kolom menggunakan days transformasi. Untuk menggunakan contoh ini, ganti user input placeholdersdengan informasi Anda sendiri.

spark.sql(
" CREATE TABLE IF NOT EXISTS s3tablesbucket.example_namespace.`example_table` (
    id INT,
    name STRING,
    registration_date TIMESTAMP
)
USING iceberg
PARTITIONED BY (days(registration_date)) "
)

Setelah Anda membuat tabel, Anda dapat memuat data ke dalam tabel. Pilih dari metode berikut: