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# DataZone Início rápido da Amazon com dados AWS Glue
Conclua as etapas de início rápido a seguir para analisar os fluxos de trabalho completos do produtor e do consumidor de dados na Amazon DataZone com exemplos de dados do AWS Glue.
**Topics**
+ [Etapa 1 - Crie o DataZone domínio e o portal de dados da Amazon](#create-domain-gs-glue)
+ [Etapa 2: criar o projeto de publicação](#create-publishing-project-gs-glue)
+ [Etapa 3: criar o ambiente](#create-environment-gs-glue)
+ [Etapa 4: produzir dados para publicação](#produce-data-for-publishing-gs-glue)
+ [Etapa 5 - Colete metadados do Glue AWS](#gather-metadata-from-glue-gs-glue)
+ [Etapa 6: organizar e publicar o ativo de dados](#curate-data-asset-gs-glue)
+ [Etapa 7: criar o projeto para análise de dados](#create-project-for-data-analysis-gs-glue)
+ [Etapa 8: criar um ambiente para análise de dados](#create-environment-gs2-glue)
+ [Etapa 9: pesquisar o catálogo de dados e assinar os dados](#search-catalog-subscribe-gs-glue)
+ [Etapa 10: aprovar solicitação de assinatura](#approve-subscription-request-gs-glue)
+ [Etapa 11: criar uma consulta e analise de dados no Amazon Athena](#analyze-data-gs-glue)
## Etapa 1 - Crie o DataZone domínio e o portal de dados da Amazon
Esta seção descreve as etapas da criação de um DataZone domínio e portal de dados da Amazon para esse fluxo de trabalho.
Conclua o procedimento a seguir para criar um DataZone domínio da Amazon. Para obter mais informações sobre os DataZone domínios da Amazon, consulte[DataZone Terminologia e conceitos da Amazon](datazone-concepts.md).
1. **Navegue até o DataZone console da Amazon em [https://console.aws.amazon.com/datazone](https://console.aws.amazon.com/datazone), faça login e escolha Criar domínio.**
**nota**
Se você quiser usar um DataZone domínio existente da Amazon para esse fluxo de trabalho, escolha **Exibir domínios**, escolha o domínio que deseja usar e prossiga para a Etapa 2 da criação de um projeto de publicação.
1. Na página **Criar domínio**, forneça valores para os seguintes campos:
+ **Nome**: especifique um nome para seu domínio. Para fins desse fluxo de trabalho, você pode chamar esse domínio de **Marketing**.
+ **Descrição**: especifique uma descrição de domínio opcional.
+ **Criptografia** de dados - seus dados são criptografados por padrão com uma chave que AWS possui e gerencia para você. Para esse caso de uso, você pode deixar as configurações padrão de criptografia de dados.
Para obter mais informações sobre chaves gerenciadas pelo cliente, consulte [Criptografia de dados em repouso para a Amazon DataZone](encryption-rest-datazone.md). Se você usa sua própria chave do KMS para criptografia de dados, deverá incluir a declaração a seguir no [AmazonDataZoneDomainExecutionRole](AmazonDataZoneDomainExecutionRole.md) padrão.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "Statement1",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kms:Decrypt",
"kms:DescribeKey",
"kms:GenerateDataKey"
],
"Resource": [
"arn:aws:kms:us-east-1:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
]
}
]
}
```
------
+ **Acesso ao serviço**: deixe a opção **Usar um perfil padrão**, selecionada por padrão, inalterada.
**nota**
Se você estiver usando um DataZone domínio existente da Amazon para esse fluxo de trabalho, poderá escolher a opção **Usar uma função de serviço existente** e, em seguida, escolher uma função existente no menu suspenso.
+ Em **Configuração rápida**, escolha **Configurar esta conta para consumo e publicação de dados**. Essa opção habilita os DataZone blueprints integrados da Amazon de **Data Lake** e **Data Warehouse** e configura as permissões, os recursos, um projeto padrão e os perfis padrão de ambiente de data lake e data warehouse para essa conta. Para obter mais informações sobre os DataZone projetos da Amazon, consulte[DataZone Terminologia e conceitos da Amazon](datazone-concepts.md).
+ Mantenha inalterados os campos restantes em **Detalhes de permissões**.
**nota**
**Se você já tiver um DataZone domínio da Amazon, poderá escolher a opção **Usar uma função de serviço existente e, em seguida, escolher uma função** existente no menu suspenso para a função **Glue Manage Access, a função Redshift Manage Access** **e a função Provisioning**.**
+ Mantenha os campos inalterados em **Tags**.
+ Escolha **Criar domínio**.
1. Depois que o domínio for criado com sucesso, escolha esse domínio e, na página de resumo do domínio, anote o **URL do portal de dados** desse domínio. Você pode usar essa URL para acessar seu portal de DataZone dados da Amazon para concluir o restante das etapas desse fluxo de trabalho. Você também pode navegar até o portal de dados escolhendo **Abrir portal de dados**.
**nota**
Na versão atual da Amazon DataZone, depois que o domínio é criado, a URL gerada para o portal de dados não pode ser modificada.
A criação do domínio pode levar alguns minutos para ser concluída. Aguarde até que o domínio tenha um status **Disponível** antes de prosseguir para a próxima etapa.
## Etapa 2: criar o projeto de publicação
Esta seção descreve as etapas necessárias para criar o projeto de publicação para esse fluxo de trabalho.
1. Depois de concluir a Etapa 1 acima e criar um domínio, você verá a mensagem **Bem-vindo à Amazon DataZone\$1** janela. Nessa janela, escolha **Criar projeto**.
1. Especifique o nome do projeto, por exemplo, para esse fluxo de trabalho **SalesDataPublishingProject**, você pode nomeá-lo, deixar os demais campos inalterados e escolher **Criar**.
## Etapa 3: criar o ambiente
Esta seção descreve as etapas necessárias para criar um ambiente para esse fluxo de trabalho.
1. Depois de concluir a Etapa 2 acima e criar seu projeto, você verá a janela **Seu projeto está pronto para uso**. Nessa janela, escolha **Criar ambiente**.
1. Na página **Criar ambiente**, especifique os itens a seguir e escolha **Criar ambiente**.
1. Especifique valores para os seguintes campos:
+ **Nome**: especifique o nome do ambiente. Esta apresentação você pode chamar de `Default data lake environment`.
+ **Descrição**: especifique uma descrição para o ambiente.
+ **Perfil do ambiente** - escolha o perfil do **DataLakeProfile**ambiente. Isso permite que você use a Amazon DataZone nesse fluxo de trabalho para trabalhar com dados no Amazon S3, no AWS Glue Catalog e no Amazon Athena.
+ Para esta apresentação, mantenha os demais campos inalterados.
1. Selecione **Criar ambiente**.
## Etapa 4: produzir dados para publicação
Esta seção descreve as etapas necessárias para produzir dados para publicação neste fluxo de trabalho.
1. Depois de concluir a etapa 3 acima, em seu projeto `SalesDataPublishingProject`, no painel direito, em **Ferramentas de analytics**, escolha **Amazon Athena**. Será aberto o editor de consultas do Athena usando as credenciais do seu projeto para autenticação. Certifique-se de que seu ambiente de publicação esteja selecionado na lista suspensa do ** DataZone ambiente da Amazon** e que o `%_pub_db` banco de dados esteja selecionado como no editor de consultas.
1. Para este passo a passo, você está usando o script de consulta **Create Table as Select** (CTAS) para criar uma nova tabela que você deseja publicar na Amazon. DataZone No seu editor de consultas, execute esse script CTAS para criar uma tabela `mkt_sls_table` que você possa publicar e disponibilizar para pesquisa e assinatura.
```
CREATE TABLE mkt_sls_table AS
SELECT 146776932 AS ord_num, 23 AS sales_qty_sld, 23.4 AS wholesale_cost, 45.0 as lst_pr, 43.0 as sell_pr, 2.0 as disnt, 12 as ship_mode,13 as warehouse_id, 23 as item_id, 34 as ctlg_page, 232 as ship_cust_id, 4556 as bill_cust_id
UNION ALL SELECT 46776931, 24, 24.4, 46, 44, 1, 14, 15, 24, 35, 222, 4551
UNION ALL SELECT 46777394, 42, 43.4, 60, 50, 10, 30, 20, 27, 43, 241, 4565
UNION ALL SELECT 46777831, 33, 40.4, 51, 46, 15, 16, 26, 33, 40, 234, 4563
UNION ALL SELECT 46779160, 29, 26.4, 50, 61, 8, 31, 15, 36, 40, 242, 4562
UNION ALL SELECT 46778595, 43, 28.4, 49, 47, 7, 28, 22, 27, 43, 224, 4555
UNION ALL SELECT 46779482, 34, 33.4, 64, 44, 10, 17, 27, 43, 52, 222, 4556
UNION ALL SELECT 46779650, 39, 37.4, 51, 62, 13, 31, 25, 31, 52, 224, 4551
UNION ALL SELECT 46780524, 33, 40.4, 60, 53, 18, 32, 31, 31, 39, 232, 4563
UNION ALL SELECT 46780634, 39, 35.4, 46, 44, 16, 33, 19, 31, 52, 242, 4557
UNION ALL SELECT 46781887, 24, 30.4, 54, 62, 13, 18, 29, 24, 52, 223, 4561
```
Certifique-se de que a tabela **mkt\$1sls\$1table** tenha sido criada com sucesso na seção **Tabelas e visualizações** no lado esquerdo. Agora você tem um ativo de dados que pode ser publicado no DataZone catálogo da Amazon.
## Etapa 5 - Colete metadados do Glue AWS
Esta seção descreve a etapa de coleta de metadados do AWS Glue para esse fluxo de trabalho.
1. Depois de concluir a etapa 4 acima, no portal de DataZone dados da Amazon, escolha o `SalesDataPublishingProject` projeto, escolha a guia **Dados** e, em seguida, escolha **Fontes de dados** no painel esquerdo.
1. Escolha a fonte que foi criada como parte do processo de criação do ambiente.
1. Escolha **Executar** ao lado do menu suspenso **Ação** e, em seguida, escolha o botão Atualizar. Quando a execução da fonte de dados é concluída, os ativos são adicionados ao DataZone inventário da Amazon.
## Etapa 6: organizar e publicar o ativo de dados
Esta seção descreve as etapas de curadoria e publicação do ativo de dados nesse fluxo de trabalho.
1. Depois de concluir a etapa 5 acima, no portal de DataZone dados da Amazon, escolha o `SalesDataPublishingProject` projeto que você criou na etapa anterior, escolha a guia **Dados**, escolha **Dados de inventário** no painel esquerdo e localize a `mkt_sls_table` tabela.
1. Abra a página de detalhes do ativo `mkt_sls_table` para ver os nomes comerciais gerados automaticamente. Escolha o ícone **Metadados gerados automaticamente** para visualizar os nomes gerados automaticamente para ativos e colunas. Você pode aceitar ou rejeitar cada nome individualmente ou escolher **Aceitar tudo** para aplicar os nomes gerados. Opcionalmente, você também pode adicionar o formulário de metadados disponível ao seu ativo e selecionar termos do glossário para classificar seus dados.
1. Escolha **Publicar ativo** para publicar o ativo `mkt_sls_table`.
## Etapa 7: criar o projeto para análise de dados
Esta seção descreve as etapas da criação do projeto para análise de dados. Esse é o início das etapas do consumidor de dados desse fluxo de trabalho.
1. Depois de concluir a etapa 6 acima, no portal de DataZone dados da Amazon, escolha **Criar projeto** no menu suspenso **Projeto**.
1. Na página **Criar projeto**, especifique o nome do projeto, por exemplo, para esse fluxo de trabalho, você pode nomeá-lo **MarketingDataAnalysisProject**, deixar o resto dos campos inalterados e escolher **Criar**.
## Etapa 8: criar um ambiente para análise de dados
Esta seção descreve as etapas da criação de um ambiente para análise de dados.
1. Depois de concluir a etapa 7 acima, no portal de DataZone dados da Amazon, escolha o `MarketingDataAnalysisProject` projeto, escolha a guia **Ambientes** e escolha **Criar ambiente**.
1. Na página **Criar ambiente**, especifique os itens a seguir e escolha **Criar ambiente**.
+ **Nome**: especifique o nome do ambiente. Esta apresentação você pode chamar de `Default data lake environment`.
+ **Descrição**: especifique uma descrição para o ambiente.
+ **Perfil do ambiente** - escolha o perfil do **DataLakeProfile**ambiente incorporado.
+ Para esta apresentação, mantenha os demais campos inalterados.
## Etapa 9: pesquisar o catálogo de dados e assinar os dados
Esta seção descreve as etapas de pesquisa no catálogo de dados e assinatura de dados.
1. Depois de concluir a etapa 8 acima, no portal de DataZone dados da Amazon, escolha o DataZone ícone da Amazon e, no campo Amazon DataZone **Search**, pesquise ativos de dados usando palavras-chave (por exemplo, 'catálogo' ou 'vendas') na barra de **pesquisa** do portal de dados.
Se necessário, aplique filtros ou classificação e, depois de localizar o ativo de **Dados de vendas do produto**, você poderá escolhê-lo para abrir a página de detalhes do ativo.
1. Na página de detalhes do ativo **Dados de Vendas do Catálogo**, escolha **Inscrever-se**.
1. **Na caixa de diálogo **Inscrever-se**, escolha seu projeto de **MarketingDataAnalysisProject**consumidor no menu suspenso, especifique o motivo da solicitação de assinatura e escolha Inscrever-se.**
## Etapa 10: aprovar solicitação de assinatura
Esta seção descreve as etapas de aprovação da solicitação de assinatura.
1. Depois de concluir a etapa 9 acima, no portal de DataZone dados da Amazon, escolha o **SalesDataPublishingProject**projeto com o qual você publicou seu ativo.
1. Escolha a guia **Dados**, depois **Dados publicados** e escolha **Solicitações recebidas**.
1. Agora você pode ver a linha da nova solicitação que precisa de aprovação. Selecione **Visualizar solicitação**. Forneça um motivo para aprovação e escolha **Aprovar**.
## Etapa 11: criar uma consulta e analise de dados no Amazon Athena
Agora que você publicou com sucesso um ativo no DataZone catálogo da Amazon e se inscreveu nele, você pode analisá-lo.
1. No portal de DataZone dados da Amazon, escolha seu projeto de **MarketingDataAnalysisProject**consumidor e, no painel direito, em **Ferramentas de análise**, escolha o link de **dados do Query** com o Amazon Athena. Será aberto o editor de consultas do Amazon Athena usando as credenciais do seu projeto para autenticação. Escolha o ambiente do **MarketingDataAnalysisProject**consumidor na lista suspensa **Amazon DataZone Environment** no editor de consultas e, em seguida, escolha o do seu projeto na lista suspensa `%sub_db` do banco de dados.
1. Agora você pode executar consultas na tabela inscrita. Você pode escolher a tabela em **Tabelas e Visualizações** e, em seguida, escolher **Visualizar** para que a instrução de seleção apareça na tela do editor. Execute a consulta ver os resultados.