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In questo tutorial, crei un table bucket e integri i table bucket nella tua regione con i servizi di AWS analisi. Successivamente, utilizzerai il AWS CLI per creare il tuo primo namespace e la tua prima tabella nel tuo table bucket. Quindi, concedi l' AWS Lake Formation autorizzazione sul tuo tavolo, in modo da poter iniziare a interrogare il tavolo con Athena.
Suggerimento
Se stai migrando dati tabulari da bucket generici a bucket tabulari, la AWS Solutions Library offre una soluzione guidata per aiutarti. Questa soluzione automatizza lo spostamento Apache Iceberg e Apache Hive tabelle registrate AWS Glue Data Catalog e archiviate in bucket di uso generico su bucket di tabella utilizzando e AWS Step Functions Amazon EMR con Apache Spark. Per ulteriori informazioni, consulta la Guida per la migrazione dei dati tabulari da Amazon S3 alle tabelle S3 nella libreria delle soluzioni
Argomenti
Passaggio 1: crea un bucket di tabelle e integralo con i servizi di analisi AWS
In questo passaggio, utilizzi la console Amazon S3 per creare il tuo primo bucket da tavolo. Per conoscere altri metodi per creare un bucket di tabelle, consulta Creazione di un bucket di tabelle.
Nota
Per impostazione predefinita, la console Amazon S3 integra automaticamente i bucket di tabelle con SageMaker Amazon Lakehouse, che AWS consente ai servizi di analisi di rilevare e accedere automaticamente ai dati di S3 Tables. Se crei il tuo primo table bucket a livello di codice utilizzando l'API AWS Command Line Interface (AWS CLI) o REST AWS SDKs, devi completare manualmente l'integrazione dei servizi di analisi. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo di Amazon S3 Tables con AWS servizi di analisi.
Accedi a AWS Management Console e apri la console Amazon S3 all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/s3/
Nella barra di navigazione nella parte superiore della pagina, scegli il nome del file attualmente visualizzato Regione AWS. Quindi, scegli la regione in cui desideri creare il bucket da tavolo.
Nel pannello di navigazione a sinistra, scegli Bucket di tabelle.
Seleziona Crea bucket di tabelle.
In Configurazione generale, inserisci un nome per il tuo bucket da tavolo.
Il nome del bucket di tabelle deve:
Sii unico Account AWS nella tua regione attuale.
Deve contenere da 3 a 63 caratteri
È composto solo da lettere minuscole, numeri e trattini ().
-Iniziare e finire con una lettera o un numero.
Dopo aver creato il bucket da tabella, non puoi cambiarne il nome. Il bucket Account AWS da tavolo è proprietario di chi crea il table bucket. Per ulteriori informazioni sulla denominazione dei bucket da tabella, vedere. Regole di denominazione dei bucket di tabelle
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Nella sezione Integrazione con i servizi di AWS analisi, assicurati che la casella di controllo Abilita integrazione sia selezionata.
Se l'opzione Abilita integrazione è selezionata quando crei il tuo primo table bucket utilizzando la console, Amazon S3 tenta di integrare il tuo table bucket AWS con i servizi di analisi. Questa integrazione consente di utilizzare i servizi di AWS analisi per accedere a tutte le tabelle nella regione corrente. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo di Amazon S3 Tables con AWS servizi di analisi.
Seleziona Crea bucket.
Passaggio 2: creare uno spazio dei nomi e una tabella
Per questo passaggio, crei uno spazio dei nomi nel tuo bucket di tabella, quindi crei una nuova tabella sotto quel namespace. È possibile creare uno spazio dei nomi e una tabella utilizzando la console o il. AWS CLI
La procedura seguente utilizza la console Amazon S3 per creare uno spazio dei nomi e una tabella con Amazon Athena.
Per creare uno spazio dei nomi e una tabella
Accedi a AWS Management Console e apri la console Amazon S3 all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/s3/
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Nel pannello di navigazione a sinistra, scegli Bucket di tabelle.
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Nella pagina Table buckets, scegli il table bucket in cui vuoi creare una tabella.
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Nella pagina dei dettagli del bucket da tavolo, scegli Crea tabella con Athena.
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Nella finestra di dialogo Crea tabella con Athena, scegliete Crea uno spazio dei nomi, quindi immettete un nome nel campo Nome dello spazio dei nomi. I nomi dei namespace devono contenere da 1 a 255 caratteri e devono essere univoci all'interno del bucket di tabella. I caratteri validi sono a—z, 0—9 e i caratteri di sottolineatura ().
_I caratteri di sottolineatura non sono consentiti all'inizio dei nomi dei namespace. -
Selezionare Create namespace (Crea spazio dei nomi).
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Scegli Crea tabella con Athena.
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Si apre la console Amazon Athena e viene visualizzato l'editor di query Athena. L'editor di query è popolato con una query di esempio che puoi utilizzare per creare una tabella. Modificate la query per specificare il nome della tabella e le colonne che desiderate assegnare alla tabella.
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Quando hai finito di modificare la query, scegli Esegui per creare la tabella.
Se la creazione della tabella ha avuto successo, il nome della nuova tabella viene visualizzato nell'elenco delle tabelle in Athena. Quando torni alla console Amazon S3, la nuova tabella viene visualizzata nell'elenco Tabelle nella pagina dei dettagli del tuo table bucket dopo aver aggiornato l'elenco.
Per utilizzare i seguenti comandi di AWS CLI esempio per creare uno spazio dei nomi nel bucket di tabella e quindi creare una nuova tabella con uno schema in tale spazio dei nomi, sostituisci i valori con i user input
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Prerequisiti
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Collega la
AmazonS3TablesFullAccesspolicy alla tua identità IAM. -
Installa AWS CLI la versione 2.23.10 o successiva. Per ulteriori informazioni, consulta Installazione o aggiornamento della versione più recente della AWS CLI nella Guida per l'utente di AWS Command Line Interface .
Crea un nuovo spazio dei nomi nel tuo table bucket eseguendo il seguente comando:
aws s3tables create-namespace \ --table-bucket-arn arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-table-bucket\ --namespacemy_namespaceConferma che il tuo spazio dei nomi è stato creato correttamente eseguendo il comando seguente:
aws s3tables list-namespaces \ --table-bucket-arn arn:aws:s3tables:us-east-1:111122223333:bucket/amzn-s3-demo-table-bucket
Crea una nuova tabella con uno schema di tabella eseguendo il comando seguente:
aws s3tables create-table --cli-input-json file://mytabledefinition.jsonPer il
mytabledefinition.jsonfile, utilizzate la seguente definizione di tabella di esempio:{ "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"}] } } } }
(Facoltativo) Passaggio 3: concedi le autorizzazioni di Lake Formation sul tuo tavolo
Per questo passaggio, concedi le autorizzazioni di Lake Formation sulla tua nuova tabella ad altri principali IAM. Queste autorizzazioni consentono a soggetti diversi da te di accedere alle risorse del Table Bucket utilizzando Athena e altri servizi di analisi. AWS Per ulteriori informazioni, consulta Concessione dell'autorizzazione su una tabella o un database. Se sei l'unico utente che accederà alle tue tabelle, puoi saltare questo passaggio.
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Apri la AWS Lake Formation console all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/lakeformation/
e accedi come amministratore del data lake. Per ulteriori informazioni su come creare un amministratore di data lake, consulta Creare un amministratore di data lake. Nel riquadro di navigazione scegli Autorizzazioni dati, quindi seleziona Concedi.
Nella pagina Concedi autorizzazioni, in Principali, scegli utenti e ruoli IAM e scegli l'utente o il ruolo IAM a cui desideri consentire l'esecuzione di query sulla tua tabella.
In LF-Tags o risorse del catalogo, scegli Risorse Catalogo dati denominato.
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Effettua una delle seguenti operazioni, a seconda che tu voglia concedere l'accesso a tutte le tabelle del tuo account o se desideri concedere l'accesso solo alle risorse all'interno del table bucket che hai creato:
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Per Catalogs, scegli il catalogo a livello di account che hai creato quando hai integrato il table bucket. Ad esempio
111122223333:s3tablescatalog -
Per Catalogs, scegli il sottocatalogo per il tuo table bucket. Ad esempio
111122223333:s3tablescatalog/amzn-s3-demo-table-bucket
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(Facoltativo) Se hai scelto il sottocatalogo per il tuo table bucket, esegui una o entrambe le seguenti operazioni:
Per Database, scegliete lo spazio dei nomi del bucket di tabella che avete creato.
Per Tabelle, scegli la tabella che hai creato nel tuo table bucket o scegli Tutte le tabelle.
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A seconda che abbiate scelto un catalogo o un sottocatalogo e a seconda che abbiate scelto un database o una tabella, potete impostare le autorizzazioni a livello di catalogo, database o tabella. Per ulteriori informazioni sui permessi di Lake Formation, consulta Managing Lake Formation permissions nella AWS Lake Formation Developer Guide.
Esegui una di queste operazioni:
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Per le autorizzazioni del catalogo, scegli Super per concedere all'altro principale tutte le autorizzazioni sul tuo catalogo, oppure scegli autorizzazioni più dettagliate, come Descrivi.
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Per le autorizzazioni del database, non puoi scegliere Super per concedere all'altro principale tutte le autorizzazioni sul tuo database. Scegliete invece autorizzazioni più dettagliate, come Descrivi.
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Per le autorizzazioni relative alle tabelle, scegli Super per concedere all'altro utente principale tutte le autorizzazioni sulla tabella, oppure scegli autorizzazioni più dettagliate, come Seleziona o Descrivi.
Nota
Quando concedi le autorizzazioni di Lake Formation su una risorsa Data Catalog a un account esterno o direttamente a un responsabile IAM in un altro account, Lake Formation utilizza il servizio AWS Resource Access Manager (AWS RAM) per condividere la risorsa. Se l'account del beneficiario appartiene alla stessa organizzazione dell'account concedente, la risorsa condivisa è immediatamente disponibile per il beneficiario. Se l'account del beneficiario non appartiene alla stessa organizzazione, AWS RAM invia un invito all'account del beneficiario per accettare o rifiutare la concessione di risorse. Quindi, per rendere disponibile la risorsa condivisa, l'amministratore del data lake nell'account del beneficiario deve utilizzare la console o accettare l' AWS RAM invito. AWS CLI Per ulteriori informazioni sulla condivisione dei dati tra account, consulta Condivisione dei dati tra account in Lake Formation nella AWS Lake Formation Developer Guide.
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Scegli Concessione.
Passaggio 4: interrogare i dati con SQL in Athena
Puoi interrogare la tua tabella con SQL in Athena. Athena supporta le query DDL (Data Definition Language), DML (Data Manipulation Language) e DQL (Data Query Language) per le tabelle S3.
Puoi accedere alla query Athena dalla console Amazon S3 o tramite la console Amazon Athena.
La procedura seguente utilizza la console Amazon S3 per accedere all'editor di query Athena in modo da poter eseguire query su una tabella con Amazon Athena.
Per interrogare una tabella
Accedi a AWS Management Console e apri la console Amazon S3 all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/s3/
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Nel pannello di navigazione a sinistra, scegli Bucket di tabelle.
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Nella pagina Table buckets, scegli il table bucket che contiene la tabella su cui vuoi interrogare.
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Nella pagina dei dettagli del bucket da tavolo, scegli il pulsante di opzione accanto al nome della tabella su cui desideri eseguire la query.
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Scegliete Query table with Athena.
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Si apre la console Amazon Athena e viene visualizzato l'editor di query Athena con una query di esempio
SELECTcaricata automaticamente. Modifica questa query in base alle esigenze del tuo caso d'uso. -
Per eseguire la query, scegli Run (Esegui).
Per interrogare una tabella
Apri la console Athena all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/athena/
. -
Interroga la tua tabella. Di seguito è riportato un esempio di query che è possibile modificare. Assicurarsi di sostituire
user input placeholdersSELECT * FROM "s3tablescatalog/amzn-s3-demo-table-bucket"."my_namespace"."my_table" LIMIT 10 -
Per eseguire la query, scegli Run (Esegui).
