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Lake Formation의 오픈 테이블 스토리지 형식에 대한 권한 설정

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Lake Formation의 오픈 테이블 스토리지 형식에 대한 권한 설정 - AWS Lake Formation
수강 대상사전 조건1단계: 리소스 프로비저닝2단계: Iceberg 테이블에 대한 권한 설정3단계: Hudi 테이블에 대한 권한 설정4단계: Delta Lake 테이블에 대한 권한 설정5단계: AWS 리소스 정리

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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AWS Lake Formation 는 Apache Iceberg, Apache Hudi, Linux 파운데이션 Delta Lake와 같은 오픈 테이블 형식(OTFs)에 대한 액세스 권한 관리를 지원합니다. 이 자습서에서는를 AWS Glue Data Catalog 사용하여 symlink 매니페스트 테이블을 사용하여 Iceberg, Hudi 및 Delta Lake를 생성하고 AWS Glue, Lake Formation을 사용하여 세분화된 권한을 설정하고, Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법을 알아봅니다.

참고

AWS 분석 서비스는 모든 트랜잭션 테이블 형식을 지원하지 않습니다. 자세한 내용은 다른 AWS 서비스 작업 단원을 참조하십시오. 이 튜토리얼에서는 AWS Glue 작업만 사용하여 데이터 카탈로그에서 수동으로 새 데이터베이스와 테이블을 생성하는 방법을 다룹니다.

이 자습서에는 빠른 설정을 위한 AWS CloudFormation 템플릿이 포함되어 있습니다. 템플릿을 검토한 후 필요에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.

수강 대상

이 자습서는 IAM 관리자, 데이터 레이크 관리자 및 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다. 다음 표에는 이 자습서에서 Lake Formation을 사용하여 관리형 테이블을 생성하는 데 사용되는 역할이 나열되어 있습니다.

역할 설명
IAM 관리자 IAM 사용자와 역할, Amazon S3 버킷을 생성할 수 있는 사용자입니다. AdministratorAccess AWS 관리형 정책이 있습니다.
데이터 레이크 관리자 데이터 카탈로그에 액세스하고, 데이터베이스를 생성하고, Lake Formation 권한을 다른 사용자에게 부여할 수 있는 사용자입니다. IAM 관리자보다 IAM 권한이 적지만 데이터 레이크를 관리하기에는 충분합니다.
비즈니스 분석가 데이터 레이크에 대해 쿼리를 실행할 수 있는 사용자입니다. 쿼리를 실행할 수 있는 권한이 있습니다.

사전 조건

이 자습서를 시작하기 전에 올바른 권한이 있는 사용자로 로그인할 수 AWS 계정 있는이 있어야 합니다. 자세한 내용은 가입 AWS 계정 및 관리자 액세스 권한이 있는 사용자 생성 단원을 참조하세요.

이 자습서에서는 사용자가 IAM 역할 및 정책에 대해 잘 알고 있다고 가정합니다. IAM에 대한 자세한 내용은 IAM 사용 설명서를 참조하세요.

이 자습서를 완료하려면 다음 AWS 리소스를 설정해야 합니다.

  • 데이터 레이크 관리자 사용자

  • Lake Formation 데이터 레이크 설정

  • Amazon Athena 엔진 버전 3

데이터 레이크 관리자를 생성하려면

  1. Lake Formation 콘솔(https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)에 관리자 사용자로 로그인합니다. 이 튜토리얼에서는 미국 동부(버지니아 북부) 리전에 리소스를 생성합니다.

  2. Lake Formation 콘솔 탐색 창의 권한에서 관리 역할 및 작업을 선택합니다.

  3. 데이터 레이크 관리자에서 관리자 선택을 선택합니다.

  4. 데이터 레이크 관리자 관리 팝업 창의 IAM 사용자 및 역할에서 IAM 관리자 사용자를 선택합니다.

  5. 저장(Save)을 선택합니다.

데이터 레이크 설정을 활성화하려면

  1. Lake Formation 콘솔(https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)을 엽니다. 탐색 창의 데이터 카탈로그에서 설정을 선택합니다. 다음을 선택 취소합니다.

    • 새 데이터베이스에 대해 IAM 액세스 제어만 사용

    • 새 데이터베이스의 새 테이블에 대해 IAM 액세스 제어만 사용

  2. 교차 계정 버전 설정에서 교차 버전 계정으로 버전 3을 선택합니다.

  3. 저장(Save)을 선택합니다.

Amazon Athena 엔진을 버전 3으로 업그레이드하려면

  1. https://console.aws.amazon.com/athena/에서 Athena 콘솔을 엽니다.

  2. 작업 그룹을 선택하고 기본 작업 그룹을 선택합니다.

  3. 작업 그룹이 최소 버전 3인지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 작업 그룹을 편집하고 쿼리 엔진 업그레이드에 대해 수동을 선택한 다음 버전 3을 선택합니다.

  4. Save changes(변경 사항 저장)를 선택합니다.

1단계: 리소스 프로비저닝

이 섹션에서는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 AWS 리소스를 설정하는 방법을 보여줍니다.

AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 리소스를 생성하려면

  1. 미국 동부(버지니아 북부) 리전의 IAM 관리자로 https://console.aws.amazon.com/cloudformation://https://https://https://www.com에서 AWS CloudFormation 콘솔에 로그인합니다.

  2. 스택 시작을 선택합니다.

  3. 스택 생성 화면에서 다음을 선택합니다.

  4. 스택 이름을 입력합니다.

  5. Next(다음)를 선택합니다.

  6. 다음 페이지에서 다음을 선택합니다.

  7. 마지막 페이지의 세부 정보를 검토하고 이 IAM 리소스를 생성할 AWS CloudFormation 수 있음을 승인합니다를 선택합니다.

  8. 생성(Create)을 선택합니다.

    스택 생성에는 최대 2분이 걸릴 수 있습니다.

CloudFormation 스택을 시작하면 다음 리소스가 생성됩니다.

  • lf-otf-datalake-123456789012 – 데이터를 저장하기 위한 Amazon S3 버킷

    참고

    Amazon S3 버킷 이름에 추가된 계정 ID는 사용자의 계정 ID로 대체됩니다.

  • lf-otf-tutorial -123456789012 쿼리 결과 및 AWS Glue 작업 스크립트를 저장하는 Amazon S3 버킷

  • lficebergdb – AWS Glue Iceberg 데이터베이스

  • lfhudidb – AWS Glue Hudi 데이터베이스

  • lfdeltadb – AWS Glue Delta 데이터베이스

  • native-iceberg-create – 데이터 카탈로그에 Iceberg 테이블을 생성하는 AWS Glue 작업

  • native-hudi-create – 데이터 카탈로그에 Hudi 테이블을 생성하는 AWS Glue 작업

  • native-delta-create – 데이터 카탈로그에 Delta 테이블을 생성하는 AWS Glue 작업

  • LF-OTF-GlueServiceRole - 작업을 실행하기 AWS Glue 위해에 전달하는 IAM 역할입니다. 이 역할에는 데이터 카탈로그, Amazon S3 버킷 등과 같은 리소스에 액세스하는 데 필요한 정책이 연결되어 있습니다.

  • LF-OTF-RegisterRole – Lake Formation에 Amazon S3 위치를 등록하기 위한 IAM 역할. 이 역할에는 LF-Data-Lake-Storage-Policy이 연결되어 있습니다.

  • lf-consumer-analystuser – Athena를 사용하여 데이터를 쿼리하는 IAM 사용자

  • lf-consumer-analystuser-credentials –에 저장된 데이터 분석가 사용자의 암호 AWS Secrets Manager

스택 생성이 완료되면 출력 탭으로 이동하여 다음 값을 적업 둡니다.

  • AthenaQueryResultLocation – Athena 쿼리 출력을 위한 Amazon S3 위치

  • BusinessAnalystUserCredentials – 데이터 분석가 사용자의 암호

    암호 값을 가져오려면:

    1. Secrets Manager 콘솔로 이동하여 lf-consumer-analystuser-credentials 값을 선택합니다.

    2. 보안 암호 값(Secret value) 섹션에서 보안 암호 값 검색(Retrieve secret value)을 선택합니다.

    3. 암호의 보안 암호 값을 적어 둡니다.

2단계: Iceberg 테이블에 대한 권한 설정

이 섹션에서는에서 Iceberg 테이블을 생성하고 AWS Glue Data Catalog,에서 데이터 권한을 설정하고 AWS Lake Formation, Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법을 알아봅니다.

Iceberg 테이블을 생성하려면

이 단계에서는 데이터 카탈로그에서 Iceberg 트랜잭션 테이블을 생성하는 AWS Glue 작업을 실행합니다.

  1. 미국 동부(버지니아 북부) 리전에서 데이터 레이크 관리자 사용자로 AWS Glue 콘솔(https://console.aws.amazon.com/glue/)을 엽니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 작업을 선택합니다.

  3. native-iceberg-create을 선택합니다.

    이미지는 콘솔에 있는 AWS Glue 작업 페이지의 스크린샷입니다.

  4. 작업에서 작업 편집을 선택합니다.

  5. 작업 세부 정보에서 고급 속성을 확장하고 Hive 메타스토어 AWS Glue Data Catalog 로 사용 옆의 확인란을 선택하여에 테이블 메타데이터를 추가합니다 AWS Glue Data Catalog. 이는 작업에 사용되는 데이터 카탈로그 리소스의 메타스토어 AWS Glue Data Catalog 로 지정되며 나중에 카탈로그 리소스에 Lake Formation 권한을 적용할 수 있습니다.

  6. 저장(Save)을 선택합니다.

  7. Run(실행)을 선택합니다. 작업이 실행되는 동안 작업의 상태를 볼 수 있습니다.

    AWS Glue 작업에 대한 자세한 내용은 AWS Glue 개발자 안내서의 AWS Glue 콘솔에서 작업 작업을 참조하세요.

    이 작업을 수행하면 lficebergdb 데이터베이스에 product라는 이름의 Iceberg 테이블이 생성됩니다. Lake Formation 콘솔에서 제품 테이블을 확인합니다.

Lake Formation에 데이터 위치를 등록하려면

다음으로, Amazon S3 경로를 데이터 레이크의 위치로 등록합니다.

  1. https://console.aws.amazon.com/lakeformation/에서 데이터 레이크 관리자 사용자로 Lake Formation 콘솔을 엽니다.

  2. 탐색 창의 등록 및 수집에서 데이터 위치를 선택합니다.

  3. 콘솔 오른쪽 상단에서 위치 등록을 선택합니다.

  4. 위치 등록 페이지에서 다음을 입력합니다.

    • Amazon S3 경로 - 찾아보기를 선택하고 lf-otf-datalake-123456789012를 선택합니다. Amazon S3 루트 위치 옆에 있는 오른쪽 화살표(>)를 클릭하여 s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-iceberg 위치로 이동합니다.

    • IAM 역할 - IAM 역할로 LF-OTF-RegisterRole을 선택합니다.

    • 위치 등록을 선택합니다.

    콘솔에 있는 Lake Formation 위치 등록 페이지의 스크린샷 이미지입니다.

    Lake Formation에 데이터 위치를 등록하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 레이크에 Amazon S3 위치 추가 섹션을 참조하세요.

Iceberg 테이블에서 Lake Formation 권한을 부여하려면

이 단계에서는 비즈니스 분석가 사용자에게 데이터 레이크 권한을 부여합니다.

  1. 데이터 레이크 권한에서 권한 부여를 선택합니다.

  2. 데이터 권한 부여 화면에서 IAM 사용자 및 역할을 선택합니다.

  3. 드롭다운 목록에서 lf-consumer-analystuser를 선택합니다.

    콘솔에 있는 Lake Formation 권한 페이지의 스크린샷 이미지입니다.

  4. 명명된 데이터 카탈로그 리소스를 선택합니다.

  5. 데이터베이스에서 lficebergdb를 선택합니다.

  6. 테이블에 대해 product을 선택합니다.

    콘솔에 있는 Lake Formation 권한 페이지의 스크린샷 이미지입니다.

  7. 다음으로, 열을 지정하여 열 기반 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

    1. 테이블 권한에서 선택을 선택합니다.

    2. 데이터 권한에서 열 기반 액세스를 선택하고 열 포함을 선택합니다.

    3. product_name, price 및 category 열을 선택합니다.

    4. 권한 부여를 선택합니다.

      콘솔에 있는 Lake Formation 권한 페이지의 스크린샷 이미지입니다.
Athena를 사용하여 Iceberg 테이블을 쿼리하려면

이제 Athena를 사용하여 생성한 Iceberg 테이블을 쿼리할 수 있습니다. Athena에서 처음으로 쿼리를 실행할 경우 쿼리 결과 위치를 구성해야 합니다. 자세한 내용은 쿼리 결과 위치 지정을 참조하세요.

  1. 데이터 레이크 관리자 사용자로 로그아웃하고 AWS CloudFormation 출력에서 앞서 언급한 암호를 사용하여 미국 동부(버지니아 북부) 리전lf-consumer-analystuser에서 로 로그인합니다.

  2. https://console.aws.amazon.com/athena/에서 Athena 콘솔을 엽니다.

  3. 설정을 선택하고 관리를 선택합니다.

  4. 쿼리 결과 위치 상자에 AWS CloudFormation 출력에서 생성한 버킷의 경로를 입력합니다. AthenaQueryResultLocation(s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/)의 값을 복사하고 저장을 선택합니다.

  5. 다음 쿼리를 실행하여 Iceberg 테이블에 저장된 10개의 레코드를 미리 봅니다.

    select * from lficebergdb.product limit 10;

    Athena를 사용하여 Iceberg 테이블을 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Athena 사용 설명서의 Iceberg 테이블 쿼리를 참조하세요.

3단계: Hudi 테이블에 대한 권한 설정

이 섹션에서는에서 Hudi 테이블을 생성하고 AWS Glue Data Catalog,에서 데이터 권한을 설정하고 AWS Lake Formation, Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법을 알아봅니다.

Hudi 테이블을 생성하려면

이 단계에서는 데이터 카탈로그에서 Hudi 트랜잭션 테이블을 생성하는 AWS Glue 작업을 실행합니다.

  1. 미국 동부(버지니아 북부) 리전에서 AWS Glue 콘솔(https://console.aws.amazon.com/glue/)에

    데이터 레이크 관리자 사용자로 로그인합니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 작업을 선택합니다.

  3. native-hudi-create을 선택합니다.

  4. 작업에서 작업 편집을 선택합니다.

  5. 작업 세부 정보에서 고급 속성을 확장하고 Hive 메타스토어 AWS Glue Data Catalog 로 사용 옆의 확인란을 선택하여에 테이블 메타데이터를 추가합니다 AWS Glue Data Catalog. 이는 작업에 사용되는 데이터 카탈로그 리소스의 메타스토어 AWS Glue Data Catalog 로 지정되며 나중에 카탈로그 리소스에 Lake Formation 권한을 적용할 수 있습니다.

  6. 저장(Save)을 선택합니다.

  7. Run(실행)을 선택합니다. 작업이 실행되는 동안 작업의 상태를 볼 수 있습니다.

    AWS Glue 작업에 대한 자세한 내용은 AWS Glue 개발자 안내서의 AWS Glue 콘솔에서 작업 작업을 참조하세요.

    이 작업은 데이터베이스 lfhudidb에 Hudi(cow) 테이블을 생성합니다. Lake Formation 콘솔에서 product 테이블을 확인합니다.

Lake Formation에 데이터 위치를 등록하려면

다음으로, Amazon S3 경로를 데이터 레이크의 루트 위치로 등록합니다.

  1. Lake Formation 콘솔(https://console.aws.amazon.com/lakeformation/)에 데이터 레이크 관리자 사용자로 로그인합니다.

  2. 탐색 창의 등록 및 수집에서 데이터 위치를 선택합니다.

  3. 콘솔 오른쪽 상단에서 위치 등록을 선택합니다.

  4. 위치 등록 페이지에서 다음을 입력합니다.

    • Amazon S3 경로 - 찾아보기를 선택하고 lf-otf-datalake-123456789012를 선택합니다. Amazon S3 루트 위치 옆에 있는 오른쪽 화살표(>)를 클릭하여 s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-hudi 위치로 이동합니다.

    • IAM 역할 - IAM 역할로 LF-OTF-RegisterRole을 선택합니다.

    • 위치 등록을 선택합니다.

Hudi 테이블에서 데이터 레이크 권한을 부여하려면

이 단계에서는 비즈니스 분석가 사용자에게 데이터 레이크 권한을 부여합니다.

  1. 데이터 레이크 권한에서 권한 부여를 선택합니다.

  2. 데이터 권한 부여 화면에서 IAM 사용자 및 역할을 선택합니다.

  3. 드롭다운 목록에서 lf-consumer-analystuser를 선택합니다.

  4. 명명된 데이터 카탈로그 리소스를 선택합니다.

  5. 데이터베이스에서 lfhudidb를 선택합니다.

  6. 테이블에 대해 product을 선택합니다.

  7. 다음으로, 열을 지정하여 열 기반 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

    1. 테이블 권한에서 선택을 선택합니다.

    2. 데이터 권한에서 열 기반 액세스를 선택하고 열 포함을 선택합니다.

    3. product_name, price 및 category 열을 선택합니다.

    4. 권한 부여를 선택합니다.

Athena를 사용하여 Hudi 테이블을 쿼리하려면

이제 Athena를 사용하여 생성한 Hudi 테이블에 대한 쿼리를 시작합니다. Athena에서 처음으로 쿼리를 실행할 경우 쿼리 결과 위치를 구성해야 합니다. 자세한 내용은 쿼리 결과 위치 지정을 참조하세요.

  1. 데이터 레이크 관리자 사용자로 로그아웃하고 AWS CloudFormation 출력에서 앞서 언급한 암호를 사용하여 미국 동부(버지니아 북부) 리전lf-consumer-analystuser에서 로 로그인합니다.

  2. https://console.aws.amazon.com/athena/에서 Athena 콘솔을 엽니다.

  3. 설정을 선택하고 관리를 선택합니다.

  4. 쿼리 결과 위치 상자에 AWS CloudFormation 출력에서 생성한 버킷의 경로를 입력합니다. AthenaQueryResultLocation(s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/)의 값을 복사하고 저장을 선택합니다.

  5. 다음 쿼리를 실행하여 Hudi 테이블에 저장된 10개의 레코드를 미리 봅니다.

    select * from lfhudidb.product limit 10;

    Hudi 테이블을 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Athena 사용 설명서의 Hudi 테이블 쿼리 섹션을 참조하세요.

4단계: Delta Lake 테이블에 대한 권한 설정

이 섹션에서는에서 symlink 매니페스트 파일을 사용하여 Delta Lake 테이블을 생성하고,에서 데이터 권한을 설정하고 AWS Glue Data Catalog, Amazon Athena를 사용하여 데이터를 AWS Lake Formation 쿼리하는 방법을 알아봅니다.

Delta Lake 테이블을 생성하려면

이 단계에서는 데이터 카탈로그에서 Delta Lake 트랜잭션 테이블을 생성하는 AWS Glue 작업을 실행합니다.

  1. 미국 동부(버지니아 북부) 리전에서 AWS Glue 콘솔(https://console.aws.amazon.com/glue/)에

    데이터 레이크 관리자 사용자로 로그인합니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 작업을 선택합니다.

  3. native-delta-create을 선택합니다.

  4. 작업에서 작업 편집을 선택합니다.

  5. 작업 세부 정보에서 고급 속성을 확장하고 Hive 메타스토어 AWS Glue Data Catalog 로 사용 옆의 확인란을 선택하여에 테이블 메타데이터를 추가합니다 AWS Glue Data Catalog. 이는 작업에 사용되는 데이터 카탈로그 리소스의 메타스토어 AWS Glue Data Catalog 로 지정되며 나중에 카탈로그 리소스에 Lake Formation 권한을 적용할 수 있습니다.

  6. 저장(Save)을 선택합니다.

  7. 작업에서 실행을 선택합니다.

    이 작업을 수행하면 lfdeltadb 데이터베이스에 product라는 이름의 Delta Lake 테이블이 생성됩니다. Lake Formation 콘솔에서 product 테이블을 확인합니다.

Lake Formation에 데이터 위치를 등록하려면

다음으로, Amazon S3 경로를 데이터 레이크의 루트 위치로 등록합니다.

  1. https://console.aws.amazon.com/lakeformation/에서 데이터 레이크 관리자 사용자로 Lake Formation 콘솔을 엽니다.

  2. 탐색 창의 등록 및 수집에서 데이터 위치를 선택합니다.

  3. 콘솔 오른쪽 상단에서 위치 등록을 선택합니다.

  4. 위치 등록 페이지에서 다음을 입력합니다.

    • Amazon S3 경로 - 찾아보기를 선택하고 lf-otf-datalake-123456789012를 선택합니다. Amazon S3 루트 위치 옆에 있는 오른쪽 화살표(>)를 클릭하여 s3/buckets/lf-otf-datalake-123456789012/transactionaldata/native-delta 위치로 이동합니다.

    • IAM 역할 - IAM 역할로 LF-OTF-RegisterRole을 선택합니다.

    • 위치 등록을 선택합니다.

Delta Lake 테이블에서 데이터 레이크 권한을 부여하려면

이 단계에서는 비즈니스 분석가 사용자에게 데이터 레이크 권한을 부여합니다.

  1. 데이터 레이크 권한에서 권한 부여를 선택합니다.

  2. 데이터 권한 부여 화면에서 IAM 사용자 및 역할을 선택합니다.

  3. 드롭다운 목록에서 lf-consumer-analystuser를 선택합니다.

  4. 명명된 데이터 카탈로그 리소스를 선택합니다.

  5. 데이터베이스에서 lfdeltadb를 선택합니다.

  6. 테이블에 대해 product을 선택합니다.

  7. 다음으로, 열을 지정하여 열 기반 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

    1. 테이블 권한에서 선택을 선택합니다.

    2. 데이터 권한에서 열 기반 액세스를 선택하고 열 포함을 선택합니다.

    3. product_name, price 및 category 열을 선택합니다.

    4. 권한 부여를 선택합니다.

Athena를 사용하여 Delta Lake 테이블을 쿼리하려면

이제 Athena를 사용하여 생성한 Delta Lake 테이블에 대한 쿼리를 시작합니다. Athena에서 처음으로 쿼리를 실행할 경우 쿼리 결과 위치를 구성해야 합니다. 자세한 내용은 쿼리 결과 위치 지정을 참조하세요.

  1. 데이터 레이크 관리자 사용자로 로그아웃하고 AWS CloudFormation 출력에서 앞서 언급한 암호를 사용하여 미국 동부(버지니아 북부) 리전BusinessAnalystUser에서 로 로그인합니다.

  2. https://console.aws.amazon.com/athena/에서 Athena 콘솔을 엽니다.

  3. 설정을 선택하고 관리를 선택합니다.

  4. 쿼리 결과 위치 상자에 AWS CloudFormation 출력에서 생성한 버킷의 경로를 입력합니다. AthenaQueryResultLocation(s3://lf-otf-tutorial-123456789012/athena-results/)의 값을 복사하고 저장을 선택합니다.

  5. 다음 쿼리를 실행하여 Delta Lake 테이블에 저장된 10개의 레코드를 미리 봅니다.

    select * from lfdeltadb.product limit 10;

    Delta Lake 테이블을 쿼리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon Athena 사용 설명서의 Delta Lake 테이블 쿼리 섹션을 참조하세요.

5단계: AWS 리소스 정리

리소스를 정리하려면

에 원치 않는 요금이 부과되지 않도록 하려면이 자습서에서 사용한 AWS 리소스를 AWS 계정삭제합니다.

  1. IAM 관리자로 https://console.aws.amazon.com/cloudformation://에서 AWS CloudFormation 콘솔에 로그인합니다.

  2. CloudFormation 스택을 삭제합니다. 생성한 테이블은 스택과 함께 자동으로 삭제됩니다.

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AWS Lake Formation API 참조
AWS CLI 에 대한 명령 AWS Lake Formation
SDK 및 도구 

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