Amazon Timestream for LiveAnalytics와 유사한 기능을 원하는 경우 Amazon Timestream for InfluxDB를 고려해 보세요. 간소화된 데이터 수집과 실시간 분석을 위한 10밀리초 미만의 쿼리 응답 시간을 제공합니다. [여기](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)에서 자세히 알아보세요.
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# 에서 배치 로드 사용 AWS CLI
**설정**
배치 로드 사용을 시작하려면 다음 단계를 수행하세요.
1. 의 지침에 AWS CLI 따라를 설치합니다[를 사용하여 LiveAnalytics용 Amazon Timestream에 액세스 AWS CLI](Tools.CLI.md).
1. 다음 명령을 실행하여 Timestream CLI 명령이 업데이트되었는지 확인합니다. create-batch-load-task가 목록에 있는지 확인합니다.
`aws timestream-write help`
1. [배치 로드 데이터 파일 준비](batch-load-preparing-data-file.md)의 지침에 따라 데이터 소스를 준비합니다.
1. [를 사용하여 LiveAnalytics용 Amazon Timestream에 액세스 AWS CLI](Tools.CLI.md)의 지침에 따라 데이터베이스와 테이블을 생성합니다.
1. 보고서 출력을 위해 S3 버킷을 생성합니다. 버킷은 동일한 리전에 있어야 합니다. 버킷에 대한 자세한 내용은 [Amazon S3 버킷 생성, 구성 및 작업](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/creating-buckets-s3.html)을 참조하세요.
1. 배치 로드 태스크를 생성합니다. 단계는 [배치 로드 태스크 생성](#batch-load-using-cli-create-task)를 참조하세요.
1. 태스크의 상태를 확인합니다. 단계는 [배치 로드 태스크 설명](#batch-load-using-cli-describe-task)를 참조하세요.
## 배치 로드 태스크 생성
`create-batch-load-task` 명령을 사용하여 배치 로드 태스크를 생성할 수 있습니다. CLI를 사용하여 배치 로드 태스크를 생성할 때 파라미터를 단일 JSON 조각으로 집계할 수 있는 JSON 파라미터인 `cli-input-json`를 사용할 수 있습니다. `data-model-configuration`, `data-source-configuration`, `report-configuration`, `target-database-name`, `target-table-name` 등의 다른 여러 파라미터를 사용하여 이러한 세부 정보를 구분할 수도 있습니다.
예제는 [배치 로드 태스크 생성 예제](#batch-load-using-cli-example) 섹션을 참조하세요.
## 배치 로드 태스크 설명
다음과 같이 배치 로드 태스크 설명을 검색할 수 있습니다.
```
aws timestream-write describe-batch-load-task --task-id
```
다음은 응답의 예입니다.
```
{
"BatchLoadTaskDescription": {
"TaskId": "",
"DataSourceConfiguration": {
"DataSourceS3Configuration": {
"BucketName": "test-batch-load-west-2",
"ObjectKeyPrefix": "sample.csv"
},
"CsvConfiguration": {},
"DataFormat": "CSV"
},
"ProgressReport": {
"RecordsProcessed": 2,
"RecordsIngested": 0,
"FileParseFailures": 0,
"RecordIngestionFailures": 2,
"FileFailures": 0,
"BytesIngested": 119
},
"ReportConfiguration": {
"ReportS3Configuration": {
"BucketName": "test-batch-load-west-2",
"ObjectKeyPrefix": "",
"EncryptionOption": "SSE_S3"
}
},
"DataModelConfiguration": {
"DataModel": {
"TimeColumn": "timestamp",
"TimeUnit": "SECONDS",
"DimensionMappings": [
{
"SourceColumn": "vehicle",
"DestinationColumn": "vehicle"
},
{
"SourceColumn": "registration",
"DestinationColumn": "license"
}
],
"MultiMeasureMappings": {
"TargetMultiMeasureName": "test",
"MultiMeasureAttributeMappings": [
{
"SourceColumn": "wgt",
"TargetMultiMeasureAttributeName": "weight",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
},
{
"SourceColumn": "spd",
"TargetMultiMeasureAttributeName": "speed",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
},
{
"SourceColumn": "fuel",
"TargetMultiMeasureAttributeName": "fuel",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
},
{
"SourceColumn": "miles",
"TargetMultiMeasureAttributeName": "miles",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
}
]
}
}
},
"TargetDatabaseName": "BatchLoadExampleDatabase",
"TargetTableName": "BatchLoadExampleTable",
"TaskStatus": "FAILED",
"RecordVersion": 1,
"CreationTime": 1677167593.266,
"LastUpdatedTime": 1677167602.38
}
}
```
## 배치 로드 태스크 나열
다음과 같이 배치 로드 태스크를 나열할 수 있습니다.
```
aws timestream-write list-batch-load-tasks
```
출력은 다음과 같이 나타납니다.
```
{
"BatchLoadTasks": [
{
"TaskId": "",
"TaskStatus": "FAILED",
"DatabaseName": "BatchLoadExampleDatabase",
"TableName": "BatchLoadExampleTable",
"CreationTime": 1677167593.266,
"LastUpdatedTime": 1677167602.38
}
]
}
```
## 배치 로드 태스크 재개
다음과 같이 배치 로드 태스크를 재개할 수 있습니다.
```
aws timestream-write resume-batch-load-task --task-id
```
응답은 성공을 나타내거나 오류 정보를 포함할 수 있습니다.
## 배치 로드 태스크 생성 예제
**Example**
1. 이름이 `BatchLoad`인 Timestream for LiveAnalytics 데이터베이스와 이름이 `BatchLoadTest`인 테이블을 생성합니다. `MemoryStoreRetentionPeriodInHours` 및 `MagneticStoreRetentionPeriodInDays`의 값을 확인하고 필요한 경우 조정합니다.
```
aws timestream-write create-database --database-name BatchLoad \
aws timestream-write create-table --database-name BatchLoad \
--table-name BatchLoadTest \
--retention-properties "{\"MemoryStoreRetentionPeriodInHours\": 12, \"MagneticStoreRetentionPeriodInDays\": 100}"
```
1. 콘솔을 사용하여 S3 버킷을 생성하고 `sample.csv` 파일을 해당 위치에 복사합니다. 샘플 CSV에서 [샘플 CSV](samples/batch-load-sample-file.csv.zip)를 다운로드할 수 있습니다.
1. 콘솔을 사용하여 배치 로드 태스크가 오류와 함께 완료될 경우 보고서를 작성하기 위해 Timestream for LiveAnalytics용 S3 버킷을 생성합니다.
1. 배치 로드 태스크를 생성합니다. *\$1INPUT\$1BUCKET*과 *\$1REPORT\$1BUCKET*을 이전 단계에서 생성한 버킷으로 바꿔야 합니다.
```
aws timestream-write create-batch-load-task \
--data-model-configuration "{\
\"DataModel\": {\
\"TimeColumn\": \"timestamp\",\
\"TimeUnit\": \"SECONDS\",\
\"DimensionMappings\": [\
{\
\"SourceColumn\": \"vehicle\"\
},\
{\
\"SourceColumn\": \"registration\",\
\"DestinationColumn\": \"license\"\
}\
],
\"MultiMeasureMappings\": {\
\"TargetMultiMeasureName\": \"mva_measure_name\",\
\"MultiMeasureAttributeMappings\": [\
{\
\"SourceColumn\": \"wgt\",\
\"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"weight\",\
\"MeasureValueType\": \"DOUBLE\"\
},\
{\
\"SourceColumn\": \"spd\",\
\"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"speed\",\
\"MeasureValueType\": \"DOUBLE\"\
},\
{\
\"SourceColumn\": \"fuel_consumption\",\
\"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"fuel\",\
\"MeasureValueType\": \"DOUBLE\"\
},\
{\
\"SourceColumn\": \"miles\",\
\"MeasureValueType\": \"BIGINT\"\
}\
]\
}\
}\
}" \
--data-source-configuration "{
\"DataSourceS3Configuration\": {\
\"BucketName\": \"$INPUT_BUCKET\",\
\"ObjectKeyPrefix\": \"$INPUT_OBJECT_KEY_PREFIX\"
},\
\"DataFormat\": \"CSV\"\
}" \
--report-configuration "{\
\"ReportS3Configuration\": {\
\"BucketName\": \"$REPORT_BUCKET\",\
\"EncryptionOption\": \"SSE_S3\"\
}\
}" \
--target-database-name BatchLoad \
--target-table-name BatchLoadTest
```
앞의 명령은 다음 출력을 반환합니다.
```
{
"TaskId": "TaskId "
}
```
1. 태스크 진행 상황을 확인합니다. *\$1TASK\$1ID*를 이전 단계에서 반환된 태스크 ID로 바꿔야 합니다.
```
aws timestream-write describe-batch-load-task --task-id $TASK_ID
```
**출력 예시**
```
{
"BatchLoadTaskDescription": {
"ProgressReport": {
"BytesIngested": 1024,
"RecordsIngested": 2,
"FileFailures": 0,
"RecordIngestionFailures": 0,
"RecordsProcessed": 2,
"FileParseFailures": 0
},
"DataModelConfiguration": {
"DataModel": {
"DimensionMappings": [
{
"SourceColumn": "vehicle",
"DestinationColumn": "vehicle"
},
{
"SourceColumn": "registration",
"DestinationColumn": "license"
}
],
"TimeUnit": "SECONDS",
"TimeColumn": "timestamp",
"MultiMeasureMappings": {
"MultiMeasureAttributeMappings": [
{
"TargetMultiMeasureAttributeName": "weight",
"SourceColumn": "wgt",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
},
{
"TargetMultiMeasureAttributeName": "speed",
"SourceColumn": "spd",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
},
{
"TargetMultiMeasureAttributeName": "fuel",
"SourceColumn": "fuel_consumption",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
},
{
"TargetMultiMeasureAttributeName": "miles",
"SourceColumn": "miles",
"MeasureValueType": "DOUBLE"
}
],
"TargetMultiMeasureName": "mva_measure_name"
}
}
},
"TargetDatabaseName": "BatchLoad",
"CreationTime": 1672960381.735,
"TaskStatus": "SUCCEEDED",
"RecordVersion": 1,
"TaskId": "TaskId ",
"TargetTableName": "BatchLoadTest",
"ReportConfiguration": {
"ReportS3Configuration": {
"EncryptionOption": "SSE_S3",
"ObjectKeyPrefix": "ObjectKeyPrefix ",
"BucketName": "amzn-s3-demo-bucket"
}
},
"DataSourceConfiguration": {
"DataSourceS3Configuration": {
"ObjectKeyPrefix": "sample.csv",
"BucketName": "amzn-s3-demo-source-bucket"
},
"DataFormat": "CSV",
"CsvConfiguration": {}
},
"LastUpdatedTime": 1672960387.334
}
}
```