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Amazon Athena에서 데이터 테이블 준비
Amazon Athena에서 AWS Glue Data Catalog (GDC) 뷰로 생성된 데이터 테이블을 쿼리할 수 있습니다.
GDC 보기는 하나 이상의 기본 테이블에서 생성된 가상 AWS Glue 테이블입니다. Athena AwsGlueCatalog 카탈로그에서 Athena SQL을 사용하여 생성해야 합니다.
참고
Amazon Athena를 통해 쿼리된 Apache Iceberg 테이블의 경우 마이크로초 정밀도(timestamp(6))를 사용하는 timestamp 값은 쿼리할 때 밀리초 정밀도로 변환됩니다 AWS Clean Rooms. 값의 밀리초 미만의 부분은 잘립니다. 분석이 마이크로초 수준의 정밀도에 의존하는 경우 이러한 정밀도 감소를 고려하세요.
Amazon Athena에서 데이터 테이블을 준비하려면 다음 단계를 수행해야 합니다.
1단계: 필수 구성 요소 완성
와 함께 사용할 데이터 테이블을 준비하려면 다음 사전 조건을 완료해야 AWS Clean Rooms합니다.
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데이터 테이블은 지원되는 데이터 형식 AWS Clean Rooms 중 하나로 저장됩니다.
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데이터 테이블은 지원되는 데이터 형식을 AWS Clean Rooms 사용합니다.
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Athena
AwsDataCatalog카탈로그에서 Athena SQL을 사용하여 AWS Glue 테이블에GDC 뷰를 생성했습니다.뷰는 다음과 같이 표시됩니다.
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Athena 콘솔( 아래
AwsDataCatalog): https://console.aws.amazon.com/athena/보기 -
AWS Glue 콘솔 AWS Glue 테이블: https://console.aws.amazon.com/glue/
자세한 내용은 Amazon Athena Athena 사용 설명서의 Athena에서 데이터 카탈로그 보기 사용을 참조하세요.
참고
Athena 및에서 뷰를 생성하려면 적절한 권한이 필요합니다 AWS Glue. 또한 보기 정의에서 참조되는 기본 테이블에 액세스할 수 있는지 확인합니다.
AWS Clean Rooms 는 Lambda 또는 Hive AWS Glue 카탈로그 유형이 아닌 Athena에 대한 카탈로그 유형만 지원합니다.
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데이터 테이블 또는GDC 뷰는에 카탈로그화 AWS Glue 되고에 등록됩니다 AWS Lake Formation.
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Athena 결과를 수신하기 위해 Amazon S3에 별도의 출력 버킷을 생성했습니다.
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Amazon Athena에서 데이터를 읽도록 서비스 역할을 설정했습니다. 자세한 내용은 Amazon Athena에서 데이터를 읽을 서비스 역할 생성 섹션을 참조하세요.
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서비스 역할에는GDC 보기 또는 테이블에 대한 Lake Formation Select 및 Describe 액세스 권한이 있습니다.
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2단계: 다음 단계
이제 Amazon Athena에서 데이터 테이블을 준비했으므로 다음을 수행할 준비가 되었습니다.
테이블은 다음 후에 쿼리할 수 있습니다.
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공동 작업 생성자가 AWS Clean Rooms에서 공동 작업을 설정했습니다. 자세한 내용은 공동 작업 생성 섹션을 참조하세요.
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공동 작업 생성자가 공동 작업 참여자인 사용자에게 공동 작업 ID를 전송했습니다.
