쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

Creating a Visual ETL flow - Amazon SageMaker Unified Studio
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Creating a Visual ETL flow

To create a flow using Visual ETL in Amazon SageMaker Unified Studio:

  1. Log in to Amazon SageMaker Unified Studio and select a project.

  2. Navigate to the Visual ETL tool using the dropdown "Build" menu, selecting "Visual ETL flows".

    The Amazon SageMaker Unified Studio UI showing the Visual ETL flows option under the Build dropdown menu.
  3. Click "Create visual ETL flow" to open the Visual ETL editor.

    If this is your first time using Visual ETL flows in Amazon SageMaker Unified Studio, you are asked to choose a default compute permission mode option based on your data access preference. For more information, see Configuring permission mode.

  4. Give the flow a name when you begin authoring the flow.

  5. From the dropdown menu next to the Run button, choose the compute permission mode option that supports the data you will be using in the flow.

    • Select project.spark.fineGrained to configure permission mode to support fine-grained access control. Choosing this option configures your Visual ETL flow to work with data product subscriptions from Amazon SageMaker Catalog.

    • Select project.spark.compatibility to configure permission mode to be compatible with data managed using full-table access, meaning the compute engine can access all rows and columns in the data. Choosing this option configures your Visual ETL flow to work with data assets that you connect to from your project.

  6. Select the "Add nodes" button and select a node, chooing your node from one of the three tabs: "Data sources", "Transforms", or "Data targets".

  7. Drag a source component onto the canvas.

  8. Configure the component by clicking on the node and editing the configurations, to connect to your data source.

  9. Add transformation components as needed, connecting them in the desired order.

  10. Drag a data target onto the canvas and configure it to specify where the processed data should be stored.

  11. Connect the components to create a complete flow.

    The Amazon SageMaker Unified Studio UI showing the checklist icon with a notification and a checklist item notifying that the Custom Code transform needs updating.
  12. Click the "Checklist" button to check for any configuration errors.

  13. To make the flow accessible for all project members to view and edit, select "Save to project".

  14. Select "Run" to execute it immediately or run it on a schedule with the instructions at Scheduling and running visual flows with workflows.

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