Parameter yang Diperlukan untuk Wizard Buat Datasource

Gunakan parameter peka huruf ini untuk memungkinkan Amazon IL menemukan dan terhubung ke klaster Anda. Anda dapat memperoleh pengenal klaster (nama) dari konsol Amazon Redshift. Untuk informasi selengkapnya tentang klaster, lihatKlaster Amazon Redshift.

Gunakan parameter ini untuk memberi tahu Amazon ML-database mana di klaster Amazon Redshift berisi data yang ingin Anda gunakan sebagai sumber data Anda.

Gunakan parameter ini untuk menentukan nama pengguna dan kata sandi pengguna database Amazon Redshift yang konteksnya kueri keamanan akan dieksekusi.

Gunakan parameter ini untuk menentukan nama peran IAM yang harus digunakan Amazon MLuntuk mengonfigurasi grup keamanan untuk klaster Amazon Redshift dan kebijakan bucket untuk lokasi pementasan Amazon S3.

Jika Anda tidak memiliki peran IAM yang dapat mengakses Amazon Redshift, Amazon ML-nya dapat membuat peran untuk Anda. Ketika Amazon ML-nya membuat peran, itu akan membuat dan melampirkan kebijakan terkelola pelanggan ke peran IAM. Kebijakan yang dibuat Amazon ML-memberikan izin Amazon ML-hanya untuk mengakses klaster yang Anda tetapkan.

Jika Anda sudah memiliki peran IAM untuk mengakses Amazon Redshift, Anda dapat mengetikkan ARN peran, atau memilih peran dari daftar drop-down. Peran IAM dengan akses Amazon Redshift tercantum di bagian atas drop down.

Peran IAM harus memiliki konten sebagai berikut:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
    {
        "Effect": "Allow",
        "Principal": {
            "Service": "machinelearning.amazonaws.com"
        },
        "Action": "sts:AssumeRole",
        "Condition": {
            "StringEquals": { "aws:SourceAccount": "123456789012" },
           "ArnLike": { "aws:SourceArn": "arn:aws:machinelearning:us-east-1:123456789012:datasource/*" }
        }
    }]
}

Untuk informasi selengkapnya tentang Kebijakan yang Dikelola Pelanggan, lihatKebijakan Terkelola PelanggandiPanduan Pengguna IAM.

Gunakan parameter ini untuk menentukan kueri SQL SELECT yang dijalankan Amazon ML-nya di database Amazon Redshift Anda untuk memilih data Anda. Amazon RedshiftMEMBONGKARtindakan untuk menyalin hasil kueri Anda dengan aman ke lokasi Amazon S3.

 "SELECT col1, col2, … FROM training_table" 

 "SELECT col1, col2, … FROM training_table ORDER BY random()" 

Gunakan parameter ini untuk menentukan jalur Amazon S3 ke skema Anda untuk data Amazon Redshift yang akan diekspor oleh Amazon ML-nya.

Jika Anda tidak menyediakan skema untuk sumber data Anda, konsol Amazon ML-otomatis membuat skema Amazon MLberdasarkan skema data kueri Amazon Redshift SQL. Skema Amazon IL memiliki tipe data yang lebih sedikit daripada skema Amazon Redshift, jadi ini bukan konversi satu-ke-satu. Konsol Amazon ML-mengubah jenis data Amazon Redshift ke jenis data Amazon ML-menggunakan skema konversi berikut.

Untuk dikonversi ke AmazonBinaryjenis data, nilai Amazon Redshift Boolean dalam data Anda harus didukung nilai Amazon L Binary. Jika tipe data Boolean Anda memiliki nilai yang tidak didukung, Amazon MLnya akan mengonversinya ke tipe data paling spesifik yang dapat dilakukan. Misalnya, jika Amazon Redshift Boolean memiliki nilai0,1, dan2, Amazon ML-mengkonversi Boolean keNumerictipe data. Untuk informasi selengkapnya tentang nilai biner yang didukung, lihatMenggunakan Field AttributeType.

Jika Amazon IL tidak dapat mengetahui jenis data, maka akan menjadi defaultText.

Setelah Amazon IL mengubah skema, Anda dapat meninjau dan memperbaiki jenis data Amazon ML-yang ditetapkan di wizard Create Datasource, dan merevisi skema sebelum Amazon IL membuat sumber data.

Gunakan parameter ini untuk menentukan nama lokasi pementasan Amazon S3 tempat Amazon LL menyimpan hasil kueri Amazon Redshift SQL. Setelah membuat sumber data, Amazon IL menggunakan data di lokasi pementasan alih-alih kembali ke Amazon Redshift.