Impor

Untuk mengimpor dataset ke Data Wrangler dari Athena

1. Masuk ke SageMakerKonsol Amazon.

2. Pilih Studio.

3. Pilih Luncurkan aplikasi.

4. Dari daftar dropdown, pilih Studio.

5. Pilih ikon Beranda.

6. Pilih Data.

7. Pilih Data Wrangler.

8. Pilih Impor data.

9. Di bawah Tersedia, pilih Amazon Athena.

10. Untuk Katalog Data, pilih katalog data.

11. Gunakan daftar dropdown Database untuk memilih database yang ingin Anda kueri. Ketika Anda memilih database, Anda dapat melihat pratinjau semua tabel dalam database Anda menggunakan Tabel yang tercantum di bawah Detail.

12. (Opsional) Pilih Konfigurasi lanjutan.

    1. Pilih Workgroup.

    2. Jika grup kerja Anda belum menerapkan lokasi keluaran Amazon S3 atau jika Anda tidak menggunakan grup kerja, tentukan nilai untuk lokasi hasil kueri Amazon S3.

    3. (Opsional) Untuk periode penyimpanan data, pilih kotak centang untuk mengatur periode penyimpanan data dan tentukan jumlah hari untuk menyimpan data sebelum dihapus.

    4. (Opsional) Secara default, Data Wrangler menyimpan koneksi. Anda dapat memilih untuk membatalkan pilihan kotak centang dan tidak menyimpan koneksi.

13. Untuk Sampling, pilih metode pengambilan sampel. Pilih Tidak Ada untuk mematikan pengambilan sampel.

14. Masukkan kueri Anda di editor kueri dan gunakan tombol Jalankan untuk menjalankan kueri. Setelah kueri berhasil, Anda dapat melihat pratinjau hasil Anda di bawah editor.

    catatan

    Data Salesforce menggunakan tipe. timestamptz Jika Anda menanyakan kolom stempel waktu yang telah Anda impor ke Athena dari Salesforce, transmisikan data di kolom ke jenisnya. timestamp Kueri berikut melemparkan kolom stempel waktu ke jenis yang benar.

    
    # cast column timestamptz_col as timestamp type, and name it as timestamp_col
    select cast(timestamptz_col as timestamp) as timestamp_col from table
                            

15. Untuk mengimpor hasil kueri Anda, pilih Impor.

Untuk memberikan izin untuk mengelola konfigurasi siklus hidup lakukan hal berikut.

1. Masuk ke AWS Management Console dan buka IAM konsol di https://console.aws.amazon.com/iam/.

2. Pilih Peran.

3. Di bilah pencarian, tentukan peran SageMaker eksekusi Amazon yang digunakan Amazon SageMaker Studio Classic.

4. Pilih perannya.

5. Pilih Tambahkan izin.

6. Pilih Buat kebijakan sebaris.

7. Untuk Layanan, tentukan S3 dan pilih.

8. Di bawah bagian Baca, pilih GetLifecycleConfiguration.

9. Di bawah bagian Tulis, pilih PutLifecycleConfiguration.

10. Untuk Sumber daya, pilih Spesifik.

11. Untuk Tindakan, pilih ikon panah di sebelah Manajemen izin.

12. Pilih PutResourcePolicy.

13. Untuk Sumber daya, pilih Spesifik.

14. Pilih kotak centang di sebelah Apa saja di akun ini.

15. Pilih Tinjau kebijakan.

16. Untuk Nama, tentukan nama.

17. Pilih Buat kebijakan.

Untuk terhubung ke cluster Amazon Redshift

1. Masuk ke SageMakerKonsol Amazon.

2. Pilih Studio.

3. Pilih Luncurkan aplikasi.

4. Dari daftar dropdown, pilih Studio.

5. Pilih ikon Beranda.

6. Pilih Data.

7. Pilih Data Wrangler.

8. Pilih Impor data.

9. Di bawah Tersedia, pilih Amazon Athena.

10. Pilih Amazon Redshift.

11. Pilih Temporary credentials (IAM) untuk Type.

12. Masukkan Nama Koneksi. Ini adalah nama yang digunakan oleh Data Wrangler untuk mengidentifikasi koneksi ini.

13. Masukkan Cluster Identifier untuk menentukan cluster mana yang ingin Anda sambungkan. Catatan: Masukkan hanya pengidentifikasi klaster dan bukan titik akhir penuh klaster Amazon Redshift.

14. Masukkan Nama Database dari database yang ingin Anda sambungkan.

15. Masukkan Pengguna Database untuk mengidentifikasi pengguna yang ingin Anda gunakan untuk terhubung ke database.

16. Untuk UNLOADIAMPeran, masukkan IAM peran peran ARN yang harus diasumsikan oleh cluster Amazon Redshift untuk memindahkan dan menulis data ke Amazon S3. Untuk informasi selengkapnya tentang peran ini, lihat Mengotorisasi Amazon Redshift untuk mengakses layanan AWS lain atas nama Anda di Panduan Manajemen Amazon Redshift.

17. Pilih Hubungkan.

18. (Opsional) Untuk lokasi keluaran Amazon S3, tentukan S3 URI untuk menyimpan hasil kueri.

19. (Opsional) Untuk ID KMS kunci, tentukan ARN AWS KMS kunci atau alias. Gambar berikut menunjukkan di mana Anda dapat menemukan salah satu kunci di AWS Management Console.

    

Untuk kueri dan impor data dari Amazon Redshift

1. Pilih koneksi yang ingin Anda kueri dari Sumber Data.

2. Pilih Skema. Untuk mempelajari selengkapnya tentang Skema Amazon Redshift, lihat Skema di Panduan Pengembang Database Amazon Redshift.

3. (Opsional) Di bawah Konfigurasi lanjutan, tentukan metode Sampling yang ingin Anda gunakan.

4. Masukkan kueri Anda di editor kueri dan pilih Jalankan untuk menjalankan kueri. Setelah kueri berhasil, Anda dapat melihat pratinjau hasil Anda di bawah editor.

5. Pilih Impor dataset untuk mengimpor dataset yang telah ditanyakan.

6. Masukkan nama Dataset. Jika Anda menambahkan nama Dataset yang berisi spasi, spasi ini akan diganti dengan garis bawah saat dataset Anda diimpor.

7. Pilih Tambahkan.

Untuk mengedit kumpulan data, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke alur Data Wrangler Anda.

2. Pilih + di sebelah Sumber - Sampel.

3. Ubah data yang Anda impor.

4. Pilih Terapkan

Untuk meluncurkan Studio Classic dalam aVPC, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke SageMaker konsol di https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Pilih Launch SageMaker Studio Classic.

3. Pilih Pengaturan standar.

4. Untuk peran eksekusi default, pilih IAM peran yang akan disiapkan Studio Classic.

5. Pilih VPC tempat Anda meluncurkan EMR kluster Amazon.

6. Untuk Subnet, pilih subnet pribadi.

7. Untuk grup Keamanan, tentukan grup keamanan yang Anda gunakan untuk mengontrol di antara grup AndaVPC.

8. Pilih VPCSaja.

9. (Opsional) AWS menggunakan kunci enkripsi default. Anda dapat menentukan AWS Key Management Service kunci untuk mengenkripsi data Anda.

10. Pilih Berikutnya.

11. Di bawah Pengaturan Studio, pilih konfigurasi yang paling cocok untuk Anda.

12. Pilih Berikutnya untuk melewati pengaturan SageMaker Canvas.

13. Pilih Berikutnya untuk melewati RStudio pengaturan.

Untuk membuat cluster, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke AWS Management Console.

2. Di bilah pencarian, tentukanAmazon EMR.

3. Pilih Buat klaster.

4. Untuk nama Cluster, tentukan nama cluster Anda.

5. Untuk Rilis, pilih versi rilis cluster.

   catatan

   Amazon EMR mendukung penghentian otomatis untuk rilis berikut:

   • Untuk rilis 6.x, rilis 6.1.0 atau yang lebih baru

   • Untuk rilis 5.x, rilis 5.30.0 atau yang lebih baru

   Penghentian otomatis menghentikan cluster idle agar tidak berjalan dan mencegah Anda mengeluarkan biaya.

6. (Opsional) Untuk Aplikasi, pilih Presto.

7. Pilih aplikasi yang Anda jalankan di cluster.

8. Di bawah Jaringan, untuk konfigurasi Perangkat Keras, tentukan pengaturan konfigurasi perangkat keras.

   penting

   Untuk Networking, pilih VPC yang menjalankan Amazon SageMaker Studio Classic dan pilih subnet pribadi.

9. Di bawah Keamanan dan akses, tentukan pengaturan keamanan.

10. Pilih Buat.

Untuk mengimpor data dari cluster, lakukan hal berikut.

1. Buka alur Data Wrangler.

2. Pilih Buat Koneksi.

3. Pilih Amazon EMR.

4. Lakukan salah satu dari berikut ini.

   • (Opsional) Untuk Rahasia ARN, tentukan Amazon Resource Number (ARN) database dalam cluster. Rahasia memberikan keamanan tambahan. Untuk informasi lebih lanjut tentang rahasia, lihat Apa itu AWS Secrets Manager? Untuk informasi tentang membuat rahasia untuk klaster Anda, lihatMembuat AWS Secrets Manager rahasia untuk cluster Anda.

     penting

     Anda harus menentukan rahasia jika Anda menggunakan peran IAM runtime untuk otentikasi.

   • Dari tabel dropdown, pilih cluster.

5. Pilih Berikutnya.

6. Untuk Pilih titik akhir untuk example-cluster-name cluster, pilih mesin query.

7. (Opsional) Pilih Simpan koneksi.

8. Pilih Berikutnya, pilih login dan pilih salah satu dari berikut ini:

   • Tidak ada otentikasi

   • LDAP

   • IAM

9. Untuk Login ke example-cluster-name cluster, tentukan Username dan Password untuk cluster.

10. Pilih Hubungkan.

11. Di editor kueri tentukan SQL kueri.

12. Pilih Jalankan.

13. Pilih Impor.

Untuk menyimpan kredensil Anda sebagai rahasia, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke AWS Management Console.

2. Di bilah pencarian, tentukan Secrets Manager.

3. Pilih AWS Secrets Manager.

4. Pilih Simpan rahasia baru.

5. Untuk Tipe rahasia, pilih Tipe rahasia lainnya.

6. Di bawah pasangan kunci/nilai, pilih Plaintext.

7. Untuk cluster yang menjalankan Hive, Anda dapat menggunakan template berikut untuk IAM otentikasi.

   
   {"jdbcURL": ""
    "iam_auth": {"endpoint": "jdbc:hive2://", #required
                   "dns": "ip-xx-x-xxx-xxx.ec2.internal", #required 
                   "port": "10000", #required
                 "cluster_id": "j-xxxxxxxxx", #required
                 "iam_role": "arn:aws:iam::xxxxxxxx:role/xxxxxxxxxxxx", #optional
                 "truststore_path": "/etc/alternatives/jre/lib/security/cacerts", #optional
                 "truststore_password": "changeit" #optional
                 
                 }}                               
                               

   catatan

   Setelah mengimpor data, Anda menerapkan transformasi ke data tersebut. Anda kemudian mengekspor data yang telah Anda ubah ke lokasi tertentu. Jika Anda menggunakan notebook Jupyter untuk mengekspor data yang diubah ke Amazon S3, Anda harus menggunakan jalur truststore yang ditentukan dalam contoh sebelumnya.

Untuk menyimpan JDBC URL sebagai rahasia, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke AWS Management Console.

2. Di bilah pencarian, tentukan Secrets Manager.

3. Pilih AWS Secrets Manager.

4. Pilih Simpan rahasia baru.

5. Untuk Tipe rahasia, pilih Tipe rahasia lainnya.

6. Untuk pasangan kunci/nilai, tentukan jdbcURL sebagai kunci dan valid JDBC URL sebagai nilainya.

   Format valid JDBC URL tergantung pada apakah Anda menggunakan otentikasi dan apakah Anda menggunakan Hive atau Presto sebagai mesin kueri. Daftar berikut menunjukkan JBDC URL format yang valid untuk berbagai kemungkinan konfigurasi.

   • Sarang, tidak ada otentikasi - jdbc:hive2://emr-cluster-master-public-dns:10000/;

   • Sarang, LDAP otentikasi - jdbc:hive2://emr-cluster-master-public-dns-name:10000/;AuthMech=3;UID=david;PWD=welcome123;

   • Untuk Hive dengan SSL diaktifkan, JDBC URL formatnya tergantung pada apakah Anda menggunakan File Keystore Java untuk konfigurasi. TLS File Keystore Java membantu memverifikasi identitas node master EMR cluster Amazon. Untuk menggunakan File Keystore Java, buat di EMR cluster dan unggah ke Data Wrangler. Untuk menghasilkan file, gunakan perintah berikut di EMR cluster Amazon,keytool -genkey -alias hive -keyalg RSA -keysize 1024 -keystore hive.jks. Untuk informasi tentang menjalankan perintah di EMR klaster Amazon, lihat Mengamankan akses ke EMR kluster yang menggunakan. AWS Systems Manager Untuk mengunggah file, pilih panah ke atas pada navigasi sebelah kiri UI Data Wrangler.

     Berikut ini adalah JDBC URL format yang valid untuk Hive dengan SSL diaktifkan:

     • Tanpa File Keystore Java - jdbc:hive2://emr-cluster-master-public-dns:10000/;AuthMech=3;UID=user-name;PWD=password;SSL=1;AllowSelfSignedCerts=1;

     • Dengan File Keystore Java - jdbc:hive2://emr-cluster-master-public-dns:10000/;AuthMech=3;UID=user-name;PWD=password;SSL=1;SSLKeyStore=/home/sagemaker-user/data/Java-keystore-file-name;SSLKeyStorePwd=Java-keystore-file-passsword;

   • Presto, tidak ada otentikasi — jdbc:presto://emr-cluster-master-public-dns:8889/;

   • Untuk Presto dengan LDAP otentikasi dan SSL diaktifkan, JDBC URL formatnya tergantung pada apakah Anda menggunakan File Keystore Java untuk konfigurasi. TLS File Keystore Java membantu memverifikasi identitas node master EMR cluster Amazon. Untuk menggunakan File Keystore Java, buat di EMR cluster dan unggah ke Data Wrangler. Untuk mengunggah file, pilih panah ke atas pada navigasi sebelah kiri UI Data Wrangler. Untuk informasi tentang membuat File Keystore Java untuk Presto, lihat File Java Keystore untuk. TLS Untuk informasi tentang menjalankan perintah di EMR klaster Amazon, lihat Mengamankan akses ke EMR kluster yang menggunakan. AWS Systems Manager

     • Tanpa File Keystore Java - jdbc:presto://emr-cluster-master-public-dns:8889/;SSL=1;AuthenticationType=LDAP Authentication;UID=user-name;PWD=password;AllowSelfSignedServerCert=1;AllowHostNameCNMismatch=1;

     • Dengan File Keystore Java - jdbc:presto://emr-cluster-master-public-dns:8889/;SSL=1;AuthenticationType=LDAP Authentication;SSLTrustStorePath=/home/sagemaker-user/data/Java-keystore-file-name;SSLTrustStorePwd=Java-keystore-file-passsword;UID=user-name;PWD=password;

Untuk memberikan izin kepada Secrets Manager, lakukan hal berikut.

1. Masuk ke AWS Management Console dan buka IAM konsol di https://console.aws.amazon.com/iam/.

2. Pilih Peran.

3. Di bilah pencarian, tentukan peran SageMaker eksekusi Amazon yang digunakan Amazon SageMaker Studio Classic.

4. Pilih perannya.

5. Pilih Tambahkan izin.

6. Pilih Buat kebijakan sebaris.

7. Untuk Layanan, tentukan Secrets Manager dan pilih.

8. Untuk Tindakan, pilih ikon panah di sebelah Manajemen izin.

9. Pilih PutResourcePolicy.

10. Untuk Sumber daya, pilih Spesifik.

11. Pilih kotak centang di sebelah Apa saja di akun ini.

12. Pilih Tinjau kebijakan.

13. Untuk Nama, tentukan nama.

14. Pilih Buat kebijakan.

Untuk mengimpor data dari Databricks, lakukan hal berikut.

1. Masuk ke SageMakerKonsol Amazon.

2. Pilih Studio.

3. Pilih Luncurkan aplikasi.

4. Dari daftar dropdown, pilih Studio.

5. Dari tab Impor data alur Data Wrangler Anda, pilih Databricks.

6. Tentukan bidang berikut:

   • Nama Dataset — Nama yang ingin Anda gunakan untuk kumpulan data dalam alur Data Wrangler Anda.

   • Pengemudi — com.simba.spark.jdbc.driver.

   • JDBCURL— Databricks database. URL URLPemformatan dapat bervariasi antara instance Databricks. Untuk informasi tentang menemukan URL dan menentukan parameter di dalamnya, lihat JDBCkonfigurasi dan parameter koneksi. Berikut ini adalah contoh bagaimana a URL dapat diformat: jdbc:spark://aws-sagemaker-datawrangler.cloud.databricks.com:443/default; =http; ssl=1; =sql/protocolv1/o/3122619508517275/0909-200301-cut318; =3; = transportMode httpPath AuthMech UIDtoken;PWD=personal-access-token.

     catatan

     Anda dapat menentukan rahasia ARN yang berisi JDBC URL alih-alih menentukan itu JDBC URL sendiri. Rahasianya harus berisi pasangan kunci-nilai dengan format berikut:. jdbcURL:JDBC-URL Untuk informasi selengkapnya, lihat Apa itu Secrets Manager? .

7. Tentukan SQL SELECT pernyataan.

   catatan

   Data Wrangler tidak mendukung Common Table Expressions (CTE) atau tabel sementara dalam kueri.

8. Untuk Sampling, pilih metode pengambilan sampel.

9. Pilih Jalankan.

10. (Opsional) Untuk PREVIEW, pilih roda gigi untuk membuka pengaturan Partisi.

    1. Tentukan jumlah partisi. Anda dapat mempartisi berdasarkan kolom jika Anda menentukan jumlah partisi:

       • Masukkan jumlah partisi - Tentukan nilai yang lebih besar dari 2.

       • (Opsional) Partisi demi kolom - Tentukan bidang berikut. Anda hanya dapat partisi dengan kolom jika Anda telah menentukan nilai untuk Masukkan jumlah partisi.

         • Pilih kolom - Pilih kolom yang Anda gunakan untuk partisi data. Tipe data kolom harus numerik atau tanggal.

         • Batas atas - Dari nilai di kolom yang telah Anda tentukan, batas atas adalah nilai yang Anda gunakan di partisi. Nilai yang Anda tentukan tidak mengubah data yang Anda impor. Itu hanya mempengaruhi kecepatan impor. Untuk kinerja terbaik, tentukan batas atas yang mendekati maksimum kolom.

         • Batas bawah - Dari nilai di kolom yang telah Anda tentukan, batas bawah adalah nilai yang Anda gunakan di partisi. Nilai yang Anda tentukan tidak mengubah data yang Anda impor. Itu hanya mempengaruhi kecepatan impor. Untuk performa terbaik, tentukan batas bawah yang mendekati minimum kolom.

11. Pilih Impor.

1. Arahkan ke halaman login Salesforce.

2. Untuk Pencarian cepat, tentukan Domain Saya.

3. Salin nilai Domain Saya Saat Ini URL ke file teks.

4. Tambahkan https:// ke awalURL.

Untuk mendapatkan kredensi log in dari Salesforce dan memberikan akses ke Data Wrangler, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke Domain Salesforce Anda URL dan masuk ke akun Anda.

2. Pilih ikon roda gigi.

3. Di bilah pencarian yang muncul, tentukan Manajer Aplikasi.

4. Pilih Aplikasi Terhubung Baru.

5. Tentukan bidang berikut:

   • Nama Aplikasi Terhubung — Anda dapat menentukan nama apa pun, tetapi sebaiknya pilih nama yang menyertakan Data Wrangler. Misalnya, Anda dapat menentukan Integrasi Wrangler Data Cloud Data Salesforce.

   • APInama — Gunakan nilai default.

   • Email Kontak - Tentukan alamat email Anda.

   • Di bawah APIjudul (Aktifkan OAuth Pengaturan), pilih kotak centang untuk mengaktifkan OAuth pengaturan.

   • Untuk Callback URL tentukan Amazon SageMaker Studio ClassicURL. Untuk mendapatkan URL for Studio Classic, akses dari AWS Management Console dan salin fileURL.

6. Di bawah OAuthLingkup Terpilih, pindahkan yang berikut ini dari Cakupan yang Tersedia ke OAuth Lingkup Terpilih OAuth:

   • Mengelola data pengguna melalui APIs (api)

   • Lakukan permintaan kapan saja (refresh_token,offline_access)

   • Melakukan ANSI SQL kueri pada data Salesforce Data Cloud () cdp_query_api

   • Mengelola data profil Platform Data Pelanggan Salesforce () cdp_profile_api

7. Pilih Simpan. Setelah Anda menyimpan perubahan, Salesforce membuka halaman baru.

8. Pilih Continue (Lanjutkan)

9. Arahkan ke Kunci Konsumen dan Rahasia.

10. Pilih Kelola Detail Konsumen. Salesforce mengarahkan Anda ke halaman baru di mana Anda mungkin harus melewati otentikasi dua faktor.

11. penting

    Salin Kunci Konsumen dan Rahasia Konsumen ke editor teks. Anda memerlukan informasi ini untuk menghubungkan cloud data ke Data Wrangler.

12. Arahkan kembali ke Kelola Aplikasi Terhubung.

13. Arahkan ke Nama Aplikasi Terhubung dan nama aplikasi Anda.

14. Pilih Kelola.

    1. Pilih Edit Kebijakan.

    2. Ubah Relaksasi IP ke Relaksasi pembatasan IP.

    3. Pilih Simpan.

Untuk memberikan izin kepada pengguna Anda, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke halaman beranda pengaturan.

2. Di navigasi sebelah kiri, cari Pengguna dan pilih item menu Pengguna.

3. Pilih hyperlink dengan nama pengguna Anda.

4. Arahkan ke Izin Set Tugas.

5. Pilih Edit Tugas.

6. Tambahkan izin berikut:

   • Admin Platform Data Pelanggan

   • Spesialis Sadar Data Platform Data Pelanggan

7. Pilih Simpan.

Untuk mendapatkan otorisasi URL dan token URL

1. Arahkan ke Domain Salesforce Anda. URL

2. Gunakan salah satu metode berikut untuk mendapatkanURLs. Jika Anda menggunakan distribusi Linux dengan curl dan jq diinstal, kami sarankan menggunakan metode yang hanya berfungsi di Linux.

   • (Hanya Linux) Tentukan perintah berikut di terminal Anda.

     
     curl salesforce-domain-URL/.well-known/openid-configuration | \
     jq '. | { authorization_url: .authorization_endpoint, token_url: .token_endpoint }' | \
     jq '.  += { identity_provider: "SALESFORCE", client_id: "example-client-id", client_secret: "example-client-secret" }'                             
                                 

   • 1. Arahkan ke example-org-URL/.well-known/openid-configuration di browser Anda.

     2. Salin authorization_endpoint dan token_endpoint ke editor teks.

     3. Buat JSON objek berikut:

        {
          "identity_provider": "SALESFORCE",
          "authorization_url": "example-authorization-endpoint", 
          "token_url": "example-token-endpoint",
          "client_id": "example-consumer-key",
          "client_secret": "example-consumer-secret"
        }
                                            

Untuk membuat rahasia, lakukan hal berikut.

1. Navigasikan ke konsol AWS Secrets Manager tersebut.

2. Pilih Simpan rahasia.

3. Pilih Jenis rahasia lainnya.

4. Di bawah pasangan kunci/nilai pilih Plaintext.

5. Ganti yang kosong JSON dengan pengaturan konfigurasi berikut.

   {
     "identity_provider": "SALESFORCE",
     "authorization_url": "example-authorization-endpoint", 
     "token_url": "example-token-endpoint",
     "client_id": "example-consumer-key",
     "client_secret": "example-consumer-secret"
   }                    
                       

6. Pilih Berikutnya.

7. Untuk Nama Rahasia, tentukan nama rahasianya.

8. Di bawah Tag, pilih Tambah.

   1. Untuk Kunci, tentukan sagemaker:partner. Untuk Nilai, sebaiknya tentukan nilai yang mungkin berguna untuk kasus penggunaan Anda. Namun, Anda dapat menentukan apa saja.

   penting

   Anda harus membuat kuncinya. Anda tidak dapat mengimpor data dari Salesforce jika Anda tidak membuatnya.

9. Pilih Berikutnya.

10. Pilih Toko.

11. Pilih rahasia yang telah Anda buat.

12. Catat bidang-bidang berikut:

    • Nomor Sumber Daya Amazon (ARN) rahasia

    • Nama rahasianya

Untuk menambahkan izin baca untuk Data Wrangler, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke SageMaker konsol Amazon.

2. Pilih domain.

3. Pilih domain yang Anda gunakan untuk mengakses Data Wrangler.

4. Pilih Profil Pengguna Anda.

5. Di bawah Detail, temukan peran Eksekusi. ARNIni dalam format berikut:arn:aws:iam::111122223333:role/example-role. Catat peran SageMaker eksekusi. Di dalamARN, semuanya setelahnyarole/.

6. Navigasikan ke konsol IAM tersebut.

7. Di bilah IAMpencarian pencarian, tentukan nama peran SageMaker eksekusi.

8. Pilih perannya.

9. Pilih Tambahkan izin.

10. Pilih Buat kebijakan sebaris.

11. Pilih JSON tab.

12. Tentukan kebijakan berikut dalam editor.

    
    {
     "Version": "2012-10-17",
     "Statement": [
         {
             "Effect": "Allow",
             "Action": [
                 "secretsmanager:GetSecretValue",
                 "secretsmanager:PutSecretValue"
             ],
             "Resource": "arn:aws:secretsmanager:*:*:secret:*",
             "Condition": {
                 "ForAnyValue:StringLike": {
                     "aws:ResourceTag/sagemaker:partner": "*"
                 }
             }
         },
         {
             "Effect": "Allow",
             "Action": [
                 "secretsmanager:UpdateSecret"
             ],
             "Resource": "arn:aws:secretsmanager:*:*:secret:AmazonSageMaker-*"
         }
     ]
    }                        
                        

13. Pilih Tinjau Kebijakan.

14. Untuk Nama, tentukan nama.

15. Pilih Buat kebijakan.

Untuk membuat konfigurasi siklus hidup dan menambahkannya ke profil Studio Classic, lakukan hal berikut.

1. Arahkan ke SageMaker konsol Amazon.

2. Pilih domain.

3. Pilih domain yang Anda gunakan untuk mengakses Data Wrangler.

4. Pilih Profil Pengguna Anda.

5. Jika Anda melihat aplikasi berikut, hapus:

   • KernelGateway

   • JupyterKernel

   catatan

   Menghapus pembaruan aplikasi Studio Classic. Butuh beberapa saat agar pembaruan terjadi.

6. Saat Anda menunggu pembaruan terjadi, pilih Konfigurasi Siklus Hidup.

7. Pastikan halaman yang Anda kunjungi mengatakan konfigurasi Siklus Hidup Studio Classic.

8. Pilih Buat konfigurasi.

9. Pastikan aplikasi server Jupyter telah dipilih.

10. Pilih Berikutnya.

11. Untuk Nama, tentukan nama untuk konfigurasi.

12. Untuk Skrip, tentukan skrip berikut:

    
    #!/bin/bash
    set -eux
    
    cat > ~/.sfgenie_identity_provider_oauth_config <<EOL
    {
        "secret_arn": "secrets-arn-containing-salesforce-credentials"
    }
    EOL
    
    
                    

13. Pilih Kirim.

14. Di navigasi sebelah kiri, pilih domain.

15. Pilih domain Anda.

16. Pilih Lingkungan.

17. Di bawah Konfigurasi Siklus Hidup untuk aplikasi Studio Classic pribadi, pilih Lampirkan.

18. Pilih Konfigurasi yang ada.

19. Di bawah konfigurasi Siklus Hidup Studio Classic pilih konfigurasi siklus hidup yang telah Anda buat.

20. Pilih Lampirkan ke domain.

21. Pilih kotak centang di samping konfigurasi siklus hidup yang telah Anda lampirkan.

22. Pilih Tetapkan sebagai default.

Untuk membuka Studio Classic dan memeriksa versinya, lihat prosedur berikut.

1. Gunakan langkah-langkah Prasyarat untuk mengakses Data Wrangler melalui Amazon SageMaker Studio Classic.

2. Di samping pengguna yang ingin Anda gunakan untuk meluncurkan Studio Classic, pilih Luncurkan aplikasi.

3. Pilih Studio.

Untuk membuat dataset di Data Wrangler dengan data dari Salesforce Data Cloud

1. Masuk ke SageMakerKonsol Amazon.

2. Pilih Studio.

3. Pilih Luncurkan aplikasi.

4. Dari daftar dropdown, pilih Studio.

5. Pilih ikon Beranda.

6. Pilih Data.

7. Pilih Data Wrangler.

8. Pilih Impor data.

9. Di bawah Tersedia, pilih Salesforce Data Cloud.

10. Untuk nama Connection, tentukan nama untuk koneksi Anda ke Salesforce Data Cloud.

11. Untuk Org URL, tentukan organisasi URL di akun Salesforce Anda. Anda bisa mendapatkan URL dari administrator Anda

12. Pilih Hubungkan.

13. Tentukan kredensyal Anda untuk masuk ke Salesforce.

1. Pilih konfigurasi yang memulai proses pendaftaran Data Wrangler sebagai aplikasi.

2. Menyediakan pengguna dalam penyedia identitas akses ke Data Wrangler.

3. Aktifkan otentikasi OAuth klien dengan menyimpan kredensi klien sebagai rahasia. AWS Secrets Manager

4. Tentukan pengalihan URL menggunakan format berikut: https://domain-ID.studio.Wilayah AWS.sagemaker.aws/jupyter/default/lab

   penting

   Anda menentukan ID SageMaker domain Amazon dan Wilayah AWS yang Anda gunakan untuk menjalankan Data Wrangler.

   penting

   Anda harus mendaftarkan a URL untuk setiap SageMaker domain Amazon dan Wilayah AWS tempat Anda menjalankan Data Wrangler. Pengguna dari domain dan Wilayah AWS yang tidak memiliki URLs pengaturan pengalihan untuk mereka tidak akan dapat mengautentikasi dengan penyedia identitas untuk mengakses koneksi Snowflake.

5. Pastikan kode otorisasi dan jenis hibah token refresh diizinkan untuk aplikasi Data Wrangler.

Untuk mengatur server, lakukan hal berikut. Anda bekerja di dalam Snowflake untuk semua langkah kecuali yang terakhir.

1. Mulai mengatur server atauAPI.

2. Konfigurasikan server otorisasi untuk menggunakan kode otorisasi dan segarkan jenis hibah token.

3. Tentukan masa pakai token akses.

4. Setel batas waktu idle token refresh. Batas waktu idle adalah waktu token refresh kedaluwarsa jika tidak digunakan.

   catatan

   Jika Anda menjadwalkan pekerjaan di Data Wrangler, kami sarankan untuk membuat waktu tunggu idle lebih besar daripada frekuensi pekerjaan pemrosesan. Jika tidak, beberapa pekerjaan pemrosesan mungkin gagal karena token penyegaran kedaluwarsa sebelum dapat dijalankan. Ketika token penyegaran kedaluwarsa, pengguna harus mengautentikasi ulang dengan mengakses koneksi yang telah mereka buat ke Snowflake melalui Data Wrangler.

5. Tentukan session:role-any sebagai ruang lingkup baru.

   catatan

   Untuk Azure AD, salin pengenal unik untuk ruang lingkup. Data Wrangler mengharuskan Anda untuk menyediakannya dengan pengenal.

6. penting

   Dalam Integrasi OAuth Keamanan Eksternal untuk Kepingan Salju, aktifkan. external_oauth_any_role_mode

1. Untuk memungkinkan ilmuwan data Anda mengakses Snowflake dari SageMaker Data Wrangler, berikan mereka salah satu dari berikut ini:

   • Untuk Otentikasi Dasar, nama akun Snowflake, nama pengguna, dan kata sandi.

   • UntukOAuth, nama pengguna dan kata sandi di penyedia identitas.

   • UntukARN, Secrets Manager rahasia Amazon Resource Name (ARN).

   • Rahasia yang dibuat dengan AWS Secrets Manager dan rahasia. ARN Gunakan prosedur berikut di bawah ini untuk membuat rahasia Snowflake jika Anda memilih opsi ini.

     penting

     Jika ilmuwan data Anda menggunakan opsi Snowflake Credentials (Nama pengguna dan Kata Sandi) untuk terhubung ke Snowflake, Anda dapat menggunakan Secrets Manager untuk menyimpan kredensialnya secara rahasia. Secrets Manager memutar rahasia sebagai bagian dari rencana keamanan praktik terbaik. Rahasia yang dibuat di Secrets Manager hanya dapat diakses dengan peran Studio Classic yang dikonfigurasi saat Anda menyiapkan profil pengguna Studio Classic. Ini mengharuskan Anda untuk menambahkan izin inisecretsmanager:PutResourcePolicy,, ke kebijakan yang dilampirkan ke peran Studio Classic Anda.

     Kami sangat menyarankan agar Anda membuat cakupan kebijakan peran untuk menggunakan peran yang berbeda untuk grup pengguna Studio Classic yang berbeda. Anda dapat menambahkan izin berbasis sumber daya tambahan untuk rahasia Secrets Manager. Lihat Mengelola Kebijakan Rahasia untuk kunci kondisi yang dapat Anda gunakan.

     Untuk informasi tentang membuat rahasia, lihat Membuat rahasia. Anda dikenakan biaya untuk rahasia yang Anda buat.

2. (Opsional) Berikan nama integrasi penyimpanan kepada ilmuwan data yang Anda buat menggunakan prosedur berikut Buat Integrasi Penyimpanan Cloud di Snowflake. Ini adalah nama integrasi baru dan dipanggil integration_name dalam CREATE INTEGRATION SQL perintah yang Anda jalankan, yang ditunjukkan dalam cuplikan berikut:

   
     CREATE STORAGE INTEGRATION integration_name
     TYPE = EXTERNAL_STAGE
     STORAGE_PROVIDER = S3
     ENABLED = TRUE
     STORAGE_AWS_ROLE_ARN = 'iam_role'
     [ STORAGE_AWS_OBJECT_ACL = 'bucket-owner-full-control' ]
     STORAGE_ALLOWED_LOCATIONS = ('s3://bucket/path/', 's3://bucket/path/')
     [ STORAGE_BLOCKED_LOCATIONS = ('s3://bucket/path/', 's3://bucket/path/') ]
                                

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "glue:SearchTables",
            "Resource": [
                "arn:aws:glue:*:*:table/*/*",
                "arn:aws:glue:*:*:database/*",
                "arn:aws:glue:*:*:catalog"
            ]
        }
    ]
}   

Untuk terhubung ke sumber data, lakukan hal berikut.

1. Masuk ke SageMakerKonsol Amazon.

2. Pilih Studio.

3. Pilih Luncurkan aplikasi.

4. Dari daftar dropdown, pilih Studio.

5. Pilih ikon Beranda.

6. Pilih Data.

7. Pilih Data Wrangler.

8. Pilih Impor data.

9. Di bawah Tersedia, pilih sumber data.

10. Untuk bidang Nama, tentukan nama koneksi.

11. (Opsional) Pilih Konfigurasi lanjutan.

    1. Pilih Workgroup.

    2. Jika grup kerja Anda belum menerapkan lokasi keluaran Amazon S3 atau jika Anda tidak menggunakan grup kerja, tentukan nilai untuk lokasi hasil kueri Amazon S3.

    3. (Opsional) Untuk periode penyimpanan data, pilih kotak centang untuk mengatur periode penyimpanan data dan tentukan jumlah hari untuk menyimpan data sebelum dihapus.

    4. (Opsional) Secara default, Data Wrangler menyimpan koneksi. Anda dapat memilih untuk membatalkan pilihan kotak centang dan tidak menyimpan koneksi.

12. Pilih Hubungkan.

13. Tentukan kueri.

    catatan

    Untuk membantu Anda menentukan kueri, Anda dapat memilih tabel di panel navigasi sebelah kiri. Data Wrangler menunjukkan nama tabel dan pratinjau tabel. Pilih ikon di sebelah nama tabel untuk menyalin nama. Anda dapat menggunakan nama tabel dalam kueri.

14. Pilih Jalankan.

15. Pilih kueri Impor.

16. Untuk nama Dataset, tentukan nama dataset.

17. Pilih Tambahkan.