AWS Data Pipeline 不再向新客户提供。的现有客户 AWS Data Pipeline 可以继续照常使用该服务。[了解详情](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/migrate-workloads-from-aws-data-pipeline/)

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# 数据节点
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此示例使用输入数据节点、输出数据节点和数据库。

**输入数据节点**  
输入 `S3DataNode` 管道组件定义了 Amazon S3 中的输入数据位置和输入数据的数据格式。有关更多信息，请参阅 [S3 DataNode](dp-object-s3datanode.md)。

此输入组件由以下字段定义：

```
{
  "id": "S3DataNodeId1",
  "schedule": {
    "ref": "ScheduleId1"
  },
  "filePath": "s3://datapipeline-us-east-1/samples/hive-ads-samples.csv",
  "name": "DefaultS3DataNode1",
  "dataFormat": {
    "ref": "CSVId1"
  },
  "type": "S3DataNode"
},
```

`id`  
用户定义 ID，这是仅供您参考的标签。

`schedule`  
对计划组件的引用。

`filePath`  
与数据节点关联的数据的路径，在本示例中是一个 CSV 输入文件。

`name`  
用户定义名称，这是仅供您参考的标签。

`dataFormat`  
对活动要处理的数据格式的引用。

**输出数据节点**  
输出 `RedshiftDataNode` 管道组件定义了输出数据的位置；在本例中是 Amazon Redshift 数据库中的表。有关更多信息，请参阅 [RedshiftDataNode](dp-object-redshiftdatanode.md)。此输出组件由以下字段定义：

```
{
  "id": "RedshiftDataNodeId1",
  "schedule": {
    "ref": "ScheduleId1"
  },
  "tableName": "orders",
  "name": "DefaultRedshiftDataNode1",
  "createTableSql": "create table StructuredLogs (requestBeginTime CHAR(30) PRIMARY KEY DISTKEY SORTKEY, requestEndTime CHAR(30), hostname CHAR(100), requestDate varchar(20));",
  "type": "RedshiftDataNode",
  "database": {
    "ref": "RedshiftDatabaseId1"
  }
},
```

`id`  
用户定义 ID，这是仅供您参考的标签。

`schedule`  
对计划组件的引用。

`tableName`  
Amazon Redshift 表的名称。

`name`  
用户定义名称，这是仅供您参考的标签。

`createTableSql`  
一个用于在数据库中创建表的 SQL 表达式。

`database`  
对 Amazon Redshift 数据库的引用。

**数据库**  
`RedshiftDatabase` 组件由以下字段定义。有关更多信息，请参阅 [RedshiftDatabase](dp-object-redshiftdatabase.md)。

```
{
  "id": "RedshiftDatabaseId1",
  "databaseName": "dbname",
  "username": "user",
  "name": "DefaultRedshiftDatabase1",
  "*password": "password",
  "type": "RedshiftDatabase",
  "clusterId": "redshiftclusterId"
},
```

`id`  
用户定义 ID，这是仅供您参考的标签。

`databaseName`  
逻辑数据库的名称。

`username`  
连接到数据库的用户名。

`name`  
用户定义名称，这是仅供您参考的标签。

`password`  
连接到数据库的密码。

`clusterId`  
Redshift 集群的 ID。